คำถาม 1
Daniel Kokotajlo
x.com/DKokotajloAI Futures Project forecaster who studies how automating AI research could speed up progress and calls for a verified international slowdown.
AI จะเปลี่ยนแปลงโลกอย่างไร?
แนวนอน: มุมมอง Doom–Bloom ที่เขาแสดงออก แนวตั้ง: ระดับของการเปลี่ยนแปลง
Doom–Bloom: 11 จาก 100 ระดับของการเปลี่ยนแปลง: 96 จาก 100 ช่วงการตีความ: แนวนอนตั้งแต่ 0 ถึง 25 แนวตั้งตั้งแต่ 91 ถึง 100 ค่าเหล่านี้เป็นพิกัดสำหรับการตีความ ไม่ใช่ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์
≈70%
“70% chance of something like AIs taking over”
AI takeover or a comparably very big catastrophe on the default path “if things don’t change”; explicitly not an extinction-only estimate
Transcript of Daniel Kokotajlo Interview: Diary Of A CEO Podcast · ก.ค. 2569
ข้อสันนิษฐานหลัก
The key mechanism is feedback: increasingly capable systems automate more of the coding involved in AI development; then they begin automating research itself—designing experiments, interpreting results, improving training methods and helping build their successors.คำตอบ 1
หากข้อสันนิษฐานนี้ปรากฏว่าเป็นไปอีกแบบ มุมมองของเขาจะเปลี่ยนไปอย่างไร?
คำถามที่ยังไม่มีข้อสรุป
My median estimate for fully automated AI research is around the end of 2028, with substantial uncertainty.คำตอบ 1
อะไรจะช่วยให้เขาแยกแยะผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในเรื่องนี้?
สิ่งที่อาจเปลี่ยนความคิดของบุคคลนั้น
The biggest update would come from strong real-world evidence about whether AI can automate AI research without human bottlenecks.คำตอบ 4
หลักฐานแบบใดจึงจะเพียงพอ และจะทำให้มุมมองของเขาเปลี่ยนไปในทิศทางใด?
รายละเอียดเพิ่มเติม
ยังมีการตีความที่เป็นไปได้หลายแบบ ได้แก่ คาดว่าจะได้รับประโยชน์อย่างมาก โดยมีเงื่อนไขสำคัญหรือข้อจำกัดด้านการกระจายประโยชน์ / คาดว่าจะได้รับประโยชน์อย่างจำกัดหรือกระจุกตัวอยู่ในวงแคบ / คาดว่าจะได้รับประโยชน์ที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงและมีคุณค่าอย่างกว้างขวาง
58 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 33 ถึง 100 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
ความสูญเสียระดับหายนะหรือไม่อาจย้อนคืนได้เป็นแก่นสำคัญของอนาคตที่คาดไว้
99 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 100 ถึง 100 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
การเลือกของมนุษย์มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ แต่ถูกจำกัดอย่างมาก
55 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 50 ถึง 75 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
คาดว่า AI จะยังคงเป็นเครื่องมือที่มีขีดจำกัด
คาดว่า AI จะมีความสามารถทัดเทียมมนุษย์ในงานด้านการใช้ความคิดส่วนใหญ่
ตำแหน่งจำลอง: คาดว่า AI จะมีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์อย่างมากในงานด้านการใช้ความคิด
ตำแหน่งจำลอง: หยุดหรือชะลอการพัฒนา AI ที่มีความสามารถสูงขึ้นอย่างมาก
เดินหน้าพัฒนาต่อภายใต้มาตรการป้องกันที่ระบุไว้
เร่งการพัฒนา AI ที่มีความสามารถสูงขึ้น
การตีความเหล่านี้ยังคงเงื่อนไขที่เขาระบุไว้ ทั้งประโยชน์และอันตรายอาจมีมากได้ ช่วงต่างๆ อธิบายวิธีที่เราอ่านคำตอบจำลองของเขา ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นทางสถิติ
โลกทัศน์ที่คล้ายกัน
ผู้นำทางความคิดที่มีโลกทัศน์จำลองใกล้เคียงกับโลกทัศน์ของ Daniel Kokotajlo มากที่สุด
สิ่งที่ Daniel Kokotajlo เคยพูดเกี่ยวกับ AI
Kokotajlo forecasts that AI companies could soon automate AI research, speeding up progress, and he calls for a verified international slowdown.
“Today’s AIs sometimes pursue goals other than the ones they were given, and sometimes hide that they are doing so.”
U.S. Senate subcommittee testimony “If I had to say one sentence, I would say: the trends seem to indicate that we’re just a couple years away from fully automating AI research”
80,000 Hours Podcast “I think it’s going to be very bewildering and scary. I think it could be really good. But it also could be really bad.”
80,000 Hours Podcast “We think there should be a deliberate effort to pace the frontier.”
Palisade Research podcast “I would say we do wanna build superintelligence eventually, but the way that we do it is extremely important.”
Lawfare, Scaling Laws podcast
อ้างอิงคำต่อคำจากแหล่งที่ลิงก์ไว้ ตรวจสอบเมื่อ 3 ต.ค. 2569
แบบประเมินจำลอง
แหล่งข้อมูล
บทความ บทสัมภาษณ์ และงานเขียนที่ใช้เป็นหลักฐานรองรับผู้ใช้จำลองรายนี้
Use only Daniel’s labeled answers in the publisher transcript. He puts fully automated AI research around end-2028, rejects racing through an intelligence explosion, and argues that even a pause at human-level AI would radically transform the economy. Distinguish his forecasts from the host’s incident claims.

Coauthored latest forecast update: slightly shorter timelines, better evidence and modeling; combines coding uplift, revenue and time horizons. Estimates remain conditional on moving as fast as technically feasible. Distinguish Daniel’s parameters from Eli’s and Brendan’s.

Coauthored policy scenario advocating a verified international slowdown, transparent AI research and distributed power. It is a recommendation, not a prediction of AI arriving in 2040. He expects development sooner absent intervention; the concrete scenario uses another author’s timeline.

Team clarification: a slower transparent frontier can reduce power concentration and allow safety progress. China verification and government competence remain challenges. Sympathetic to full shutdown but concerned it may buy less alignment progress before agreements fail.

Thomas Larsen’s supplement to the coauthored plan, not a personal Daniel forecast. Explains public visibility into research and training activity while protecting model weights, reciprocal verification, outside scrutiny and checks against power abuses.

Thomas Larsen’s explicit assumptions, not Daniel’s personal numerical estimates. Separates confident high-level predictions and recommendations from uncertain dates, takeoff speed, alignment difficulty and ability to detect covert projects.

Historical update: Daniel moved Automated Coder median from late-2029 to mid-2028 after agentic-coding evidence and revised time-horizon estimates. Shows genuine updating; current answers should prioritize the subsequent August model and interview.

Coauthored self-evaluation grades concrete predictions rather than treating the scenario as established fact. Initial quantitative progress was slower than predicted; July amendment raises the estimated pace. Coding uplift and valuation lagged while revenue was stronger.

Coauthored correction of reporting that confused scenario years, modes, medians, raw model trajectories and different authors’ forecasts. They never claimed certainty about 2027. Superseded numerically by later quarterly updates.

Coauthored scenario linking coding automation to automated research, rapidly accelerating capabilities, misalignment and concentrated power. The scenario is a forecast exercise with branches, not an account of actual events. Later forecast updates supersede its dates.

Publisher’s speaker-labeled interview with Daniel and Scott Alexander. Use Daniel’s answers only: coding automation can remove research bottlenecks, government oversight and transparency counter secrecy and power concentration, and physical deployment still has bottlenecks. Timeline references are historical.

Third-party speaker-labeled transcript; use only Daniel’s answers, not Steven Bartlett’s framing. Asked whether we are heading somewhere bad if things don’t change, he says yes but he is not confident: something like 70%, because the current default path heads somewhere very scary. He corrects the host’s “70% chance of human extinction”: the figure is for AIs taking over or a comparably very big catastrophe, and AIs might take over without killing everyone. He does not think we are definitely doomed and could see it working out well.

จุดยืนของคุณอยู่ตรงไหน?
ทำแผนที่โลกทัศน์ของฉัน