多元主義のハンドブック、つまり生産的な多元的な言説を可能にするハウツーガイドと一連の修辞戦略があるべきです。たとえば、「実際には X についてではなく、Y についてです」(たとえば、「実際には自由についてではなく、安全についてです」)と主張すべきではありません — あらゆるトピックに関する討論者のお気に入りの比喩です。彼らは、XとYの両方が「常に」重要であり、特定の立場を支持する人はその立場に合った枠組みを選択する傾向があり、異なる枠組みと価値観のバランスをとることが政治のほぼすべての問題であることを認識できるはずです。 私は原則の声明をたくさん見つけました(Better Arguments Project、Living Room Conversations、Braver Angels、BridgeUSA、New Pluralists、Harvard Pluralism Projectなど)、どれも素晴らしいものですが、私が探しているものと比較すると少し高すぎます。

私はついにこれを読み始め、今ではそれに触発されています。これについて何度も戻ってくると思います@random_walker

「インターネットを修復する方法」の新機能 - @random_walker は、EFF の Cindy Cohn と @JGKelley に加わり、AI の「テクノオプティミスト」(ベンチャーキャピタリストの種類ではない)であることの意味について話し合います。

今日(水曜日)と明日、一般公開のイベントでオンライン講演をいくつか行います。 - 間もなく開始されるパブリックAIサミットでの通常のテクノロジーとしてのAIの概要: - 明日のニューロシンボリックAIサマースクールでのAIが科学に与える影響についての講演: 参加登録してください。

AI 企業が採用を促進するためにこの種の統合作業を行っていることに本当に感謝しています。AI が通常のテクノロジーでない場合、つまり AI 企業が数年以内に AGI や超知能を構築し、そのような拡散摩擦を一掃できると考えていた場合、これはどれほど無意味であるかに注目してください。(この傾向は、1年前に@sayashkと私がエッセイ「AI企業は神の創造から製品の構築に軸足を移している」というエッセイを書いたときに明らかでした。良いです。」

興味深いバグまたはシャドウバンですが、どちらかはわかりません: リツイートすると、プロフィールには表示されますが、カウンターは上がりません (この場合は 0)。そして、私の引用ツイートは機能しません(引用されたツイートを展開する代わりにリンクを表示するだけです)、リンクプレビューも機能しません。何ヶ月もこの状態が続いています。

GPT-OSS は、生のツール呼び出しを必要とするベンチマークでもパフォーマンスが低下します。たとえば、CORE-Benchでは、エージェントが科学論文を再現するためにbashコマンドを実行する必要があります。 DeepSeek V3 のスコアは 18% です。 GPT-OSS のスコアは 11% です。

論説などの他のチャネルを使用するのではなく、ニュースレターを始めるという決断について私に尋ねる人もいます。私が学んだ重要なことが 1 つあり、それを説明するために様式化されたグラフを作成しました。独自の読者を構築すれば、記事を書くたびにリーチが時間の経過とともに拡大します。しかし、その視聴者がすべてに価値を感じ始めるほど大きくなるまでには、*長い*時間、ほとんどの場合何年もかかります。ニュースレターは、長期的に参加していることがわかっている場合にのみ始めてください。(AI Snake Oilのニュースレターは、一緒に本を書き始めたときに@sayashkと一緒に始めたので、AIについて何年も書いていくことはわかっていました。 自分のチャンネルをコントロールすることには、論説を売り込むというくだらないことを経験したり、文字数制限を心配したりする必要がないなど、他にも多くの利点があります。長期的には、それがより良い選択になる可能性があります。しかし、それは孤独な旅であり、成功の保証はありません。

カレンダー🗓️を設定する 8 月 21 日に @repro_challenge 2025 を開催できることを嬉しく思います。基調講演者には、@random_walker、@soumithchintala、@jefrankle、@BlancheMinervaが含まれます 詳細については、以下をご覧ください。

私はそれを100回言いましたが、私は言い続けます:AIの導入と行動の変化は、機能がどれほど速く向上しても、遅いです。スクリーンショットの統計は熟考する価値があります: 「考える」モデルのリリースからほぼ 1 年が経ち、それらを使用していたユーザーはごく一部でした (GPT-5 の自動スイッチャーが静かに数字を上げるまで)。 これはまさに私たちが期待すべきことです。AIは前例のないスピードで採用されているというのが支配的な物語ですが、それは、AIをどのように使用しているか、毎日どれくらいの時間使用しているか、そしてそこからどれだけの利益が得られているかを無視して、どれだけの人がAIを試したかに基づいています。命を救うイノベーションでさえ、人口に浸透するには長い時間がかかります。これは人間の行動の特性であり、問題のテクノロジーではないため、AI が変わることを期待すべきではありません。(詳細については、通常のテクノロジーとしての AI を参照してください。 GPT-5 の自動スイッチャーは、開発者が基本的に AI を人々に素早く強制できることを証明していると主張する人もいるでしょう。絶対にだめです。モデルスイッチャーはOpenAIが独自に作った問題だったので、OpenAIが解決できた。内部的な思考モデルに切り替えても、ユーザーは新しいスキルや行動を学習したり、ワークフローを変更したりする必要はありません。OpenAIは、ユーザーの適応を必要とするディープリサーチモードやエージェントモードを同様に統合できていないことを物語っています - 特に後者では、ユーザーはモデルを監督し、タスク要件を正確に伝達し、セキュリティについて複雑で潜在的にリスクの高い決定を下し、これらすべてが財布を開いたくなるほど有用であると感じなければなりません。