質問1
Robin Hanson
x.com/robinhansonEconomist who expects AI to reshape the economy gradually and favors ordinary liability law over AI-specific regulation or a pause.
AIは世界をどのように変えるでしょうか?
横軸:その人が表明したDoom–Bloomの見通し。 縦軸:変革の規模。
Doom–Bloom:100点中75。変革の規模:100点中64。解釈範囲:横方向は70から80、縦方向は50から75。これらは解釈上の座標であり、事象の確率ではありません。
≈2%
本人が示した数値ではなく、シミュレーションされた本人の回答から推定したものです。 妥当と考えられる範囲:6%未満。
仕事と制度
My default is therefore large effects unfolding over decades, rather than a sudden concentrated takeoff.
回答1
マイルストーン別にまとめており、推定される日付の間隔や順序を反映したものではありません。AGIと超人的AIには、その人の定義がそのまま適用されます。
詳細
大きな恩恵が予想されていますが、重要な条件や分配上の制約があります。
70 / 100
質的尺度での解釈範囲は67から100です。
対処可能、または局所的な害が予想されています。
34 / 100
質的尺度での解釈範囲は0から67です。
人間の選択には意味のある影響力がありますが、大幅に制約されています。
55 / 100
質的尺度での解釈範囲は32から93です。
より高性能なAIの開発を停止するか、大幅に減速させます。
シミュレーション上の位置:明示された安全対策の下で開発を継続します。
より高性能なAIの開発を加速させます。
事前の保護措置または許可が整うまで、取り上げられたAIの利用を制限します。
シミュレーション上の位置:対象を絞った説明責任と保護措置を伴う形で、取り上げられたAIの利用を認めます。
取り上げられたAIの利用に対する制限を最小限にします。
これらの解釈では、その人が示した条件が維持されています。恩恵と害は、どちらも大きくなり得ます。この範囲は、統計的な信頼区間ではなく、その人のシミュレーションされた回答をどのように読み取ったかを示すものです。
似ている世界観
シミュレーションされた世界観がRobin Hansonの世界観に最も近いオピニオンリーダー
シミュレーション評価
出典
このシミュレーション対象者の根拠として使用された記事、インタビュー、著作です。
Questions assumptions behind a temporary pause and compares regulation with liability and retaliation.

Conditional argument that competitive AI cultures could reduce maladaptive cultural drift.

Argues value drift also affects human descendants, current LLMs look unusually prosocial, transformative economic dominance is decades away, and present governance is too poor to justify AI-specific restrictions.

His policy submission favors ordinary law and liability rather than special AI subsidies or regulation; explains why he withheld more nuanced insurance/liability proposals from a public political message.

Expects decades for large economy-wide effects because general-purpose technologies need complementary capital and process reorganization; current personal utility is a different claim.

Proposes software spending as a test of promised cost savings; April 13 update gives an approximately even chance of 2–3x software-industry spending over a decade, rather than immediate economy-wide transformation.

Interview recorded September 5, 2019: disputes sudden concentrated takeoff and asks why smarter agents necessarily worsen principal-agent problems. Supports some advance investigation while arguing concrete system knowledge changes the timing of safety work. Historical timelines must not replace his newer forecasts.

Older speaker-labeled, lightly edited transcript of his CSPI podcast with Richard Hanania; use only Robin’s answers. Asked the chance that Yudkowsky is completely right and a near-term foom ends us, he says less than 1%, and declines to go below 0.1% when pressed. The estimate concerns that fast-takeoff scenario only, not every long-run AI outcome, and is not a current overall P(doom).

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