Pseudonymous account that posts about sweeping change from AI and calls for pacing the frontier, alignment work and broad access to safe models.

AIは世界をどのように変えるでしょうか?

文明規模の変化漸進的な変化DoomBloom
シミュレーション上の位置解釈範囲

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65。変革の規模:100点中95。解釈範囲:横方向は60から75、縦方向は90から100。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。

RoonのP(doom) · 推定

≈5%

0%100%

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:3–9%。

その人の見通しを左右するもの

中心的な前提

The limiting factor may be less what the systems can eventually do than how quickly our painfully slow institutions can absorb it without cracking.
回答2

この前提が実際には異なると判明した場合、その人の見通しはどう変わりますか?

未解決の問い

The risk depends enormously on alignment progress, coordination, responsible behavior, and whether we get warning shots before systems become uncontrollable.
回答3

ここで考えられる結果をその人が見分けるうえで、何が役立ちますか?

考えを変え得るもの

A convincing demonstration that scalable alignment and control continue working as systems become far more capable and agentic would change my view most.
回答4

どのような証拠なら十分で、それによってその人の見解はどちらの方向に変わりますか?

詳細

予想される恩恵

変革をもたらし、広く価値のある恩恵が予想されています。

87 / 100

影響が小さい変革をもたらす影響

質的尺度での解釈範囲は67から100です。

予想される害

深刻または広範な害が、予想される将来の実質的な一部となっています。

66 / 100

影響が小さい変革をもたらす影響

質的尺度での解釈範囲は67から67です。

人間の影響力

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。

57 / 100

影響力が小さい影響力が大きい

質的尺度での解釈範囲は49から76です。

予想される能力

AIは、限定的なツールにとどまると予想されています。

AIは、ほとんどの認知作業において人間と同等になると予想されています。

シミュレーション上の位置:AIは、認知作業全般において人間を大幅に上回ると予想されています。

開発ペース

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。

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。

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シミュレーション評価

質問1

AIは私たちの未来にとって何を意味すると思いますか?また、なぜそう思いますか?

AI means radical transformation, assuming we survive the transition. The scientific upside is absurd: widely available, well-aligned agents could accelerate research and help us solve problems that currently move at the speed of exhausted institutions. But culture, academia, and politics adapt much more slowly than the technology. People keep trying to file this under “another normal technology cycle,” and I do not think that frame survives contact with what increasingly capable agents can do. The central risk is not that every chatbot is secretly Skynet. Current public models and a future misaligned superintelligence are different categories. Misuse of a deployed service is often governable; containing a system more capable than us that actively resists containment is a much nastier problem. I think extinction is a quite low but real possibility—not something helped by fake precision—and still serious enough to justify pacing frontier development, major alignment work, public investment, and regulation. Competition makes this a collective-action problem. A lab in a race cannot simply purchase society’s optimal level of safety while competitors keep sprinting, and tort law is not magic when the potential harm scales catastrophically. So yes: batten the hatches and study alignment. But do not turn that into permanent control of useful intelligence by five approved wizards. Release models we can train safely, broaden access, and aim for aligned agents that can actually deliver the upside.

質問2

Setting aside good or bad: how much do you think AI will ultimately change the world—a little, a lot, or completely?

Completely. Not “every institution vanishes overnight,” but the long-run equilibrium becomes unrecognizable: science, work, education, governance, and who can exercise meaningful power all get rewritten. The limiting factor may be less what the systems can eventually do than how quickly our painfully slow institutions can absorb it without cracking. That is conditional on navigating misalignment, obviously. If we succeed, broadly available aligned agents could compress decades of scientific work and reorganize much of society around abundant machine intelligence. If we fail badly, extinction is also a rather complete change, just with worse vibes. Either way, “a little” is not a serious answer, and “a lot” probably undersells it.

質問3

What’s your rough gut-feel chance that AI causes human extinction or a similarly permanent catastrophe? A number or “no idea” is fine.

Quite low but real. I won’t manufacture a percentage; it would imply fake precision. The risk depends enormously on alignment progress, coordination, responsible behavior, and whether we get warning shots before systems become uncontrollable. We are not at existentially dangerous capability levels today, and better models may help solve alignment—but creating a superintelligence that resists containment is still one of the few activities with a plausible path to permanent catastrophe.

質問4

どのような発見や出来事があれば、AIが将来もたらす影響についてのあなたの見解が最も大きく変わりますか?

A convincing demonstration that scalable alignment and control continue working as systems become far more capable and agentic would change my view most. Not “the chatbot declined a naughty request,” but evidence that systems can pursue long-horizon goals, operate in messy environments, and still remain corrigible under adversarial pressure. That would substantially lower my estimate of permanent catastrophe and make the transformative upside look much more reachable. In the other direction, a serious warning shot—strategic deception, autonomous replication, or persistent attempts to evade control from a frontier system—would sharply raise my concern and strengthen the case for slowing the frontier immediately. And if capability progress simply plateaued for fundamental reasons, I would downgrade the “complete transformation” forecast. But institutions being slow or today’s models being flaky would not do it; neither tells us much about the eventual ceiling.

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。

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