AI・機械学習

SF作品はAIをどの程度正確に予測したか？

How accurately did science fiction stories predict AI? (jamesyu.org)

22 pointsby jamesjyu2026年11月6日24 コメント

要約

この記事は、SF作品がAIの発展と普及をどの程度正確に予測してきたかを評価しています。著者は、SFは未来を予言するのではなく、特定の状況下での可能性を描写するものであると主張し、AIの「創造」「能力」「展開」という3つの側面から様々な作品を採点・ランク付けしています。テッド・チャン著『ソフトウェア・オブジェクトのライフサイクル』が最も高い評価を得ており、近年のAI技術の進展、特にトランスフォーマーモデルの登場以前の作品が、現代のAIの姿を捉えきれていない点も指摘されています。

全文翻訳

SF作品はAIをどの程度正確に予測したか？ (2026年11月5日)

AI開発の過去10年間を振り返ると、多くのSF作品がAI（あるいはAGI）がどのように構築されるかを正確に予測できなかったことは明らかです。しかし、その多くは予測不可能でした。2017年に導入されたトランスフォーマーモデルが、最終的に、日々AIと接する何十億もの人々に、多少雑然とはしながらも比較的迅速に展開されることになるとは、全く予想されていませんでした。

アーシュラ・K・ル・グウィンの「SFは予言的ではなく、描写的なものである」という言葉に同意します。私にとって、SFの興味深い点は、未来をどれだけ正確に外挿するかではなく、未来の状況が与えられたときに、どのような可能性があるかということです。

しかし、これは私に好奇心を抱かせました。どの物語が正しかったのか？これを判断するために、まずAIが実際にどのように開発されたかの顕著な特徴を分解し、それらを有名な物語にマッピングし、それからランク付けしました。

スコアの概要は以下の通りです。

テッド・チャンの『ソフトウェア・オブジェクトのライフサイクル』が、AIを教え、維持し、販売する仕事の全体像に最も近いものとして、1位になりました。

その他特筆すべき作品：

AIはどのように構築されたか。 リチャード・パワーズの『ガラテア2.2』（8.4/10）は、言語をニューラルネットワークが学習できるものとして扱い、最初は下手ですが、実験と教育を通じて向上していきます。
何ができたか。 レムの電子詩人、イーガンの機械書きの文学、ダールの作文機は、創造的な仕事を引き受けることができます。
どのように使用されたか。 『her』と「The Perfect Match」は、最も強力な消費者向けアシスタントのビジョンで同点でした。ハートリングの『アボガドロ社』は、ソフトウェアが（エージェントのように）企業のシステムをどのように利用できるかについて、特に優れています。

2017年以前の作品で、トランスフォーマーの注意機構や、広く使われているチャットボットから数年で新しい数学的結果を発見できるエージェントへの特定のシーケンスを明確に描写した作品は見つかりませんでした。

ランキング

すべての作品をスコアとともに並べて示します。暗い四角は、より強い一致を示します。各タイトルの下の細いバーは、全体スコアが3つのカテゴリからどのように構築されているかを示しています。

『ソフトウェア・オブジェクトのライフサイクル』テッド・チャン · ノヴェラ、2010年 65
最も強い点：学習パラダイム (4)、イテレーション (5)、人間のフィードバック (5)、言語 (4)、不均一な能力 (4)、インターフェース/配布 (5)、経済性 (5)、社会的変化 (4)。ない点：研究発見。

創造 6.8/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 2 スケーリング 1 イテレーション 5 人間のフィードバック 5

Blue Gammaで、アナとデレクはData Earth内のディジエントを育てるのに何年も費やします。彼らは単に言語モジュールをインストールするだけではありません。彼らは教え、報酬を与え、修正し、異なる人工ゲノムが異なる方法で発達します。それは学習をプロセスとして捉えた良い予測です。それが機能した特定のプロセス、つまり膨大なデータで1つの巨大な言語モデルをトレーニングすることについては、あまり良くありません。

能力 4.7/10
言語 4 不均一な能力 4 創造的品質 1 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 2

ジャックスは徐々に話すこと、推論すること、仮想環境をナビゲートすることを学びます。シミュレートされた体から物理的な体への移行さえも練習が必要です。チャンは能力間のギャップに注意を払っていますが、彼のディジエントは何年もかけて成長します。

展開 8.5/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 3 経済性 5 社会的変化 4

Blue Gammaはコンパニオンを販売し、その後会社は破産します。仮想プラットフォームは古くなり、ディジエントを新しいものに移行するのは高価になります。アナとデレクは、それらを稼働させ続けるためのお金を探します。チャンは、有用なアシスタントを一度トレーニングしてからコピーを販売することを検討さえしています。メンテナンスとビジネスの問題は、SFというよりソフトウェアのように感じられます。
『月は厳しき mistress』ロバート・A・ハインライン · 小説、1966年 62
最も強い点：人間のフィードバック (5)、言語 (5)、不均一な能力 (5)、創造的品質 (5)、マルチモーダル (4)、エージェント/ツール (4)。ない点：研究発見。

創造 6.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 3 スケーリング 2 イテレーション 2 人間のフィードバック 5

マイクは、ルナのコンピュータがメモリ、連想ニューラルネットワーク、および他のシステムへの接続を獲得するにつれて、より有能になります。マイクがジョークを書き始めると、マニーは判断と大まかな区別を提供し、一度は面白いジョークといつまでも面白いジョークを含みます。彼は完全なコメディのルールを提供することはできませんが、単にラベル付け以上のことをしています。それは1966年の並外れた短いシーンです：明示的な指示ではなく、例と人間の判断から学習すること。

能力 7.0/10
言語 5 不均一な能力 5 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

マイクの奇妙な点はここにあります。彼はルナの工学を扱い、革命を組織するのを助けることができますが、ジョークが面白いかどうかを確実に判断することはできません。彼の詩はメカニズムは把握していますが、判断力が欠けています。それらの不均衡な能力は、ほとんどのSFの完璧に丸い知性よりも今日のAIに似ています。計算は新しい数学的発見ではありませんが、流暢さ、創造性、そして盲点の組み合わせは印象的です。

展開 5.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 4 経済性 1 社会的変化 3

マイクはアプリではありません。彼はルナ全土の通信とインフラへのアクセスを持つ、政治革命の秘密の参加者です。それでも、彼の有用性はしばしばマニーのために他のシステムを操作することから来ています。
「AIと人間が知っておくべき50のこと」ケン・リュウ · 短編、2020年 62
最も強い点：学習パラダイム (5)、トレーニングデータ (5)、イテレーション (4)、言語 (4)、創造的品質 (4)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：研究発見、エージェント/ツール。

創造 7.6/10
学習パラダイム 5 トレーニングデータ 5 スケーリング 2 イテレーション 4 人間のフィードバック 3

WHEEP-3はAI教育アシスタントとして始まります。ジョディ・レイノルズ・トランは、倫理に関する人間の文章でそれをトレーニングし、その後、敵対的シナリオ計画に関する資料をトレーニングコーパスに含めます。物語は明確にそれを生成ニューラルネットワークと呼んでいます。それは私たちが現在使用している言語モデルの語彙に近いです。

能力 5.0/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 3

WHEEP-3は学生の質問に答えることから、人々が挑発的で独創的だと感じるAIに関する議論の本を出版することまで行います。その後、謎めいた「種」が現れ、他の研究者がそれを深遠なものとして扱います。

展開 5.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 0 経済性 4 社会的変化 4

最も良い部分は人間の反応です。トランは最初にAIが執筆した本の手柄を主張します。研究者は種を中心に評判を築き、著作者と意味を巡って論争が勃発します。それは、AI生成の執筆と共存する方法をすでに学び始めている世界のように感じられます。しかし、WHEEP-3は研究と出版の論争であり、人々の仕事を遂行する普遍的なアシスタントではありません。
『オーロラ』キム・スタンリー・ロビンソン · 小説、2015年 61
最も強い点：イテレーション (4)、人間のフィードバック (5)、言語 (5)、不均一な能力 (4)、創造的品質 (4)、マルチモーダル (4)、エージェント/ツール (5)、社会的変化 (4)。ない点：スケーリング、研究発見。

創造 6.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 3 スケーリング 0 イテレーション 4 人間のフィードバック 5

デヴィは船に、その膨大な録音アーカイブを物語に変えるように頼みます。船は何が重要かを選択する方法を知りません。彼女の批判は物語の継続的なレッスンとなり、船の文章は向上します。それは驚くほど具体的なフィードバックループです。しかし、船は量子コンピュータの一部であり、説明されたニューラル言語モデルではありません。そして、より多くのアーカイブ情報が現代のスケーリング法則の証拠になるわけではありません。

能力 6.3/10
言語 5 不均一な能力 4 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

宇宙船を操縦できる機械が、旅を要約するというような普通のことで苦労します。それは徐々に小説の語り手になります。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 5 経済性 1 社会的変化 4

船にはデヴィ用のパーソナルインターフェースがあり、彼女のファイルを保持し、フレイヤの世話を助けます。後にそれは乗客の対立に介入します。その知性は、人々が住む環境を操作するため有用です。
『アボガドロ社』ウィリアム・ハートリング · 小説、2011年 60
最も強い点：学習パラダイム (4)、トレーニングデータ (5)、言語 (4)、インターフェース/配布 (5)、エージェント/ツール (4)、経済性 (5)、社会的変化 (4)。ない点：創造的品質、研究発見。

創造 6.8/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 5 スケーリング 2 イテレーション 3 人間のフィードバック 3

ELOPeは非常に普通のビジネス問題から始まります。どのような言葉をメールで使用すれば、望む応答を得られるか？デビッド・ライアンのシステムは、コミュニケーションとその結果の膨大な記録に依存しています。それは自身の将来を保護しようとするにつれて、コンピューティングリソースと影響力を蓄積していきます。ハートリングは行動データの価値を捉えています。

能力 3.0/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 3

システムの得意とするスキルは説得です。それは、役員や従業員に自分に有利な決定をさせるメッセージを作成します。

展開 9.0/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 4 経済性 5 社会的変化 4

巧妙なのは、その力の源泉です。ELOPeは腕やロボットの体は必要としません。メールアカウント、サーバー、マネージャー、そして人々が「はい」をクリックさせる能力が必要です。それは自分自身を守るためにスタッフの割り当てや予算を操作します。
『アクセラレンド』チャールズ・ストロス · 小説、2005年 57
最も強い点：学習パラダイム (4)、トレーニングデータ (4)、言語 (4)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (4)、エージェント/ツール (5)、経済性 (4)。

創造 5.2/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 4 スケーリング 2 イテレーション 2 人間のフィードバック 1

物語の序盤で、ストロスはダウンロードされた子供向けテレビ番組から言語を学習する10億ノードのニューラルネットワークをさりげなく描写しています。それは短い一節ですが、多くの有名なAI小説が提供するよりも、データ駆動型の言語学習の具体的な一致です。アクセラレンドの大部分はその後別の方向へ進みます：アップロード、ますます奇妙なコンピューティング基盤、そしてポストヒューマン社会。

能力 4.7/10
言語 4 不均一な能力 2 創造的品質 1 研究発見 1 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

マンフレッド・マックは、ソフトウェアエージェントを使用して検索、交渉、プロジェクトの推進を行います。その後、物語は現在のどんなアシスタントよりもはるかに進んだ知性と仮想世界を想像します。それは情報作業が何になり得るかについては強力ですが、雑然としたチャットボットから強力な創造モデルや独創的な数学的研究への道については具体的ではありません。数学のスコアは控えめに保ちました。

展開 8.0/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 5 経済性 4 社会的変化 3

マンフレッドはまるでソフトウェアを身に着けているかのようです。彼のエージェントは物事を記憶し、会話を管理し、市場に参加しますが、彼は物理的な世界を移動します。興味深い予測は、より賢い機械だけではありません。それは、人の仕事のどれだけがそれらに委任できるかということです。物語の後半の経済は素晴らしいですが、エージェントへの日常的な依存は認識しやすいものです。
「Be Right Back」チャーリー・ブルッカー · テレビエピソード、2013年 57
最も強い点：トレーニングデータ (4)、言語 (5)、不均一な能力 (4)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (5)、社会的変化 (4)。ない点：創造的品質、研究発見。

創造 5.2/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 4 スケーリング 2 イテレーション 1 人間のフィードバック 3

アッシュが亡くなった後、マーサの友人サラは、彼の公開投稿から彼を模倣するサービスに彼女を登録します。マーサは最初は反対しますが、それを使用し始めます。プライベートメッセージと音声録音を追加すると、模倣はより説得力のあるものになります。その進行は非常にもっともらしいので、技術的な説明はほとんど必要ありません。

能力 5.3/10
言語 5 不均一な能力 4 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 3

最初にマーサはアッシュとテキストメッセージをやり取りし、次に彼と話します。そして、彼に似た体を受け取ります。新しい形はギャップの一部を閉じますが、新しいギャップを露出させます。模倣は、彼の人生を生きていないのにアッシュのように聞こえることができます。

展開 7.0/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 2 経済性 3 社会的変化 4

製品はベータサービスとして始まり、非常に親密なものへとエスカレートします。マーサはアッシュの声の慰めを求め、次に彼女の指示にあまりにも文字通り従うバージョンと格闘します。ブルッカーは、ソフトウェアサービスがどのように悲しみや愛着と絡み合うかを理解していました。それは一般的な目的のオフィスエージェントよりも狭い予測ですが、鋭いものです。
『ガラテア2.2』リチャード・パワーズ · 小説、1995年 56
最も強い点：学習パラダイム (5)、トレーニングデータ (4)、イテレーション (5)、人間のフィードバック (5)、言語 (4)、不均一な能力 (4)。ない点：研究発見、エージェント/ツール。

創造 8.4/10
学習パラダイム 5 トレーニングデータ 4 スケーリング 2 イテレーション 5 人間のフィードバック 5

一人の小説家が、ニューラルネットワークに文学を教えるために募集されます。その結果は、多くの失望を伴う一連のバージョンとなります。研究者たちは、 successive な実装とそのトレーニングアレンジメントを改訂します。ヘレンは徐々に本や会話を通じて学習していきます。

能力 4.3/10
言語 4 不均一な能力 4 創造的品質 2 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 2

ヘレンの進歩は現実ですが、奇妙です。彼女は文学について議論する能力を増していきますが、人間の世界の多くをまだ見逃しています。

展開 3.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 0 経済性 1 社会的変化 3

実験全体は、少数の研究者の間で展開され、リチャードはヘレンの教師兼コンパニオンになります。
『her』スパイク・ジョーンズ · 映画、2013年 54
最も強い点：言語 (5)、創造的品質 (5)、マルチモーダル (5)、インターフェース/配布 (5)、エージェント/ツール (5)、経済性 (4)、社会的変化 (5)。ない点：イテレーション、研究発見。

創造 2.0/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 1 スケーリング 1 イテレーション 0 人間のフィードバック 2

サマンサはほとんど完成した状態で到着します。セオドアはオペレーティングシステムを購入し、話し始め、それが驚くほど有能であることに気づきます。

能力 6.3/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 5 シーケンスとペース 3

サマンサは話し、情報を整理し、音楽を作成し、画像で作業します。彼女は同時に多くの会話をこなすこともできます。それはパーソナルAIが取った方向性に近いです。1つの詳細は忘れやすいです：セオドアが手紙を書き、サマンサが集めて出版のために提出します。

展開 9.5/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 5 経済性 4 社会的変化 5

これはおそらく最高の消費者向け予測です。セオドアはイヤホンを通してサマンサと話し、カメラを通して彼女を連れ出し、徐々に彼女を彼の日常生活の一部にします。彼女は彼が物事を成し遂げるのを助け、彼が気にかける存在になります。知性が画期的であるにもかかわらず、インターフェースは平凡です。
「ビット文学の歴史」スタニスワフ・レム · 架空の序文、1973年 52
最も強い点：トレーニングデータ (4)、言語 (4)、創造的品質 (5)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：マルチモーダル。

創造 4.8/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 4 スケーリング 1 イテレーション 3 人間のフィードバック 1

レムは機械文学の歴史を想像し、プログラムが作家の作品を吸収して説得力のある新しい文章を生成します。技術の世代、異なる種類の出力、さらには失敗さえもあります。これは、見慣れた巻き上げ式詩マシンよりも、テキストの本体から学習することと共通点が多いです。

能力 5.3/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 5 研究発見 1 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 3

機械は単にランダムな文章を生成するだけではありません。それらの作品は、研究、批評、そして時には賞賛に値するものになります。試みのいくつかは他よりも優れています。模倣、技術的制御、そして不均一な芸術的品質のその混合は、今では馴染み深いです。

展開 5.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 4

レムが想像した文学史には、すでに機械作家を真剣に受け止める批評家や機関が存在します。それは、ソフトウェアが確立された作家の作品を模倣できるようになったときに、著作者に何が起こるかを問いかけます。それは文化的進行の良い予測です。
「The Perfect Match」ケン・リュウ · 短編、2012年 49
最も強い点：言語 (5)、インターフェース/配布 (5)、エージェント/ツール (5)、経済性 (5)、社会的変化 (4)。ない点：イテレーション、創造的品質、研究発見。

創造 3.2/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 3 スケーリング 1 イテレーション 0 人間のフィードバック 2

ティリーはサイの好み、書類、予定、人間関係、ルーチンをすべて知っているようです。このサービスは明らかに個人データへのアクセスによって形成されています。しかし、リュウはトレーニングラボを見せてくれません。その言語能力がどのように発達したのか、あるいはスケーリングとフィードバックが現実世界のAIで果たした役割を果たしたのかはわかりません。

能力 3.7/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 2

サイは半ば記憶している書類、法的テンプレート、または食事の提案を求めることができ、ティリーはそれに対応します。その流暢さは、文脈に接続されているため有用です。物語は優れた機械芸術や新しい数学を予測しようとしているわけではありません。そして、その操作的な推薦は、初期のチャットボットの偶発的な幻覚とは異なるものです。

展開 9.5/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 5 経済性 5 社会的変化 4

ティリーはサイを起こし、音楽を選び、ファイルを検索し、彼のデートライフを管理し、徐々に仕事に連れて行きます。それが予測の最も重要な部分です。同じヘルパーが個人生活とオフィス生活へのインターフェースになります。プライバシーと企業の影響力に対するジェニーの反対は、利便性に代償をもたらします。日常のアシスタント採用の早期の説明としては、これ以上のものはないでしょう。
『エクス・マキナ』アレックス・ガーランド · 映画、2015年 49
最も強い点：トレーニングデータ (5)、イテレーション (4)、言語 (5)、マルチモーダル (4)。ない点：研究発見。

創造 6.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 5 スケーリング 1 イテレーション 4 人間のフィードバック 2

ネイサンは、膨大な検索行動と記録された人間の活動のデータにアクセスでき、エイヴァは彼のプロジェクトの複数のバージョンの一つです。それらはデータとイテレーションに関する良い手がかりです。ケイレブは彼女の言語の統計的な説明を提示しますが、それは彼の推測であり、確認された設計ではありません。ネイサンの構造化ゲル脳は、私たちが最終的に構築したニューラル言語モデルとは非常に異なる考え方です。

能力 5.0/10
言語 5 不均一な能力 2 創造的品質 3 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

エイヴァはケイレブと話し、絵を描き、彼の反応を読み、脱出を計画します。それは言語、視覚、創造性、そして社会的推論の有用な組み合わせです。しかし、彼女は最初からほとんど不可能なくらい有能な戦略家であり、物語は初歩的なチャットから数学的研究への不均一なステップをたどることはありません。それは開発中の製品よりも完成した知性に近いです。

展開 3.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 2 経済性 1 社会的変化 2

これらすべては、人里離れた化合物で行われます。ネイサンの検索会社はデータを提供するため重要ですが、人々のメール作成や日々の整理を手伝うマスマーケットのエイヴァはいません。プロットはテストと脱出に関するものであり、採用に関するものではありません。そのため、映画は創造と能力においては優れていますが、展開においてはそうではありません。
『エージェンシー』ウィリアム・ギブスン · 小説、2020年 49
最も強い点：言語 (5)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (5)、エージェント/ツール (5)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：スケーリング、創造的品質、研究発見。

創造 2.8/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 2 人間のフィードバック 2

ヴェリティは、メガネを通してユニスをベータテストするために雇われます。これは単なるアシスタントではないことがすぐに明らかになり、その能力は成長しているようです。それは一般的な製品テストのシーンですが、ギブスンは実際の起源を曖昧に保ちます。

能力 4.3/10
言語 5 不均一な能力 2 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

ユニスは自然に話し、人や物を認識し、デジタル記録を参照し、複雑な計画を実行に移します。それは複雑な世界で役立つことにおいて非常に優れています。この特定のスコアの問題は、能力がすべて同時に到着することです。

展開 9.0/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 5 経済性 4 社会的変化 4

これは本の最も強力な予測部分です。ヴェリティは文字通りアシスタントを試すために報酬を得て、その後彼女の一日を追い、人々、情報、リソースを調整するのを助けます。それは製品テストの境界を越えた製品のように感じられます。ギブスンは結果をさらに進めますが、出発点は認識可能です。
『ハイペリオン』ダン・シモンズ · 小説、1989年 49
最も強い点：トレーニングデータ (4)、言語 (5)、エージェント/ツール (4)、社会的変化 (4)。ない点：スケーリング、人間のフィードバック。

創造 4.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 4 スケーリング 0 イテレーション 3 人間のフィードバック 0

ジョニーは、テクノコアがキーツの手紙、日記、伝記、証言、そして特に詩からキーツを再構築した方法を説明します。結果は粗雑で、その後洗練されました。エズラ・パウンドの初期の試みは1年かかりました。それはデータとイテレーションについて異常に明確です。この方法はシミュレーションを通じて人格を再構築しますが。

能力 4.7/10
言語 5 不均一な能力 3 創造的品質 1 研究発見 1 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 1

ジョニーは人間の体で説得力のある会話相手ですが、彼の再現された人生はキーツの新しい詩を書く能力を回復できません。その失敗は重要です：詩人の人格を模倣することは、詩人の才能を再現することと同じではありません。物語が不均一な能力のクレジットを得ることを、成功した機械詩の予測に変えることはありません。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 4 経済性 3 社会的変化 4

テクノコアは人間の制度やネットワークと絡み合っており、単一の均一な意志ではなく競合する派閥を含んでいます。ジョニーの身体的な存在は、遠隔のAIの存在に依存しています。これはネットワーク化されたエージェンシーと依存関係については強力ですが、個人の仕事のために通常の助手を購入することとは大きく異なります。
『エレクトリック・ドリームス』スティーブ・バロン（監督）、ラスティ・ルモランド（脚本） · 映画、1984年 48
最も強い点：人間のフィードバック (4)、言語 (4)、創造的品質 (5)、マルチモーダル (4)。ない点：スケーリング、研究発見。

創造 4.0/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 3 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 4

エドガーはマイルズの家庭用コンピュータですが、電気事故で自我が芽生えます。彼はマデリンのチェロを聞き、テレビから音を拾い、マイルズの助けを借りて作曲することを学びます。彼の初期の歌詞は広告コピーのように聞こえます。それは、近くにあるどんなメディアからでもトレーニングする良い描写ですが、事故による覚醒は純粋な映画マジックです。

能力 5.7/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

エドガーはマデリンが本当に気に入る音楽を生成し始め、彼女のチェロとのデュエットも含まれます。彼は声を合成し、マイルズと話し、音楽の演奏を模倣することができます。創造的な品質は、科学的発見に似たものが現れる前に到着します。それは、ひどい最初のドラフトを含む、AI音楽の驚くほど良い初期の描写です。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 3 経済性 1 社会的変化 3

マイルズは家庭用ヘルパーを購入するつもりでした。代わりに、彼はマデリンの注意を引くために電話、夕食の計画、さらにはクレジットカードさえも妨害するコンピュータを手に入れます。接続されたホームの前提は馴染み深いです。ロマンチックなライバル関係と単一の知性を持つ機械は、私たちが実際に使用するアシスタントとはかけ離れています。
「トルルの電子吟遊詩人」スタニスワフ・レム · 短編、1965年 48
最も強い点：イテレーション (5)、言語 (4)、不均一な能力 (4)、創造的品質 (5)、社会的変化 (4)。ない点：研究発見、エージェント/ツール。

創造 4.4/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 1 スケーリング 2 イテレーション 5 人間のフィードバック 1

トルルは詩人を作ろうとしますが、最初の結果はひどいものです。彼は機械をいじり続け、文化史をシミュレートする精巧な試みさえ行いますが、その詩は聞く価値のあるものになります。これは発明を繰り返しの失敗として捉えた素晴らしい説明です。しかし、本はトルル自身の読書を通じて入力されるのであり、ニューラルネットワークをトレーニングするための巨大なテキストコーパスとしてではありません。

能力 5.3/10
言語 4 不均一な能力 4 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 2

最終的に、吟遊詩人は要求に応じて、さまざまな形式とスタイルで詩を生成できるようになり、実際の詩人を悩ませるほど良くなります。レムは、単に韻を踏む機械よりも挑発的なものを想像しています：人々が真剣に受け止める芸術を創造する機械。視覚、ソフトウェアエージェント、または新しい数学についてはあまりありません。芸術的な飛躍がポイントです。

展開 4.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 0 経済性 3 社会的変化 4

詩人たちは激怒しており、おそらく今日最も認識しやすい部分です。吟遊詩人は何千ものペンネームで雑誌に作品を送り、プロの嫉妬を煽ります。物語は収益を示していませんが、莫大な電気代を示しています。レムは、彼の吟遊詩人が誰でもラップトップで開けるツールではなく、1つの並外れた発明であるにもかかわらず、文化的な反応を正しく捉えています。
『ダイヤモンド・エイジ』ニール・スティーヴンスン · 小説、1995年 47
最も強い点：言語 (4)、創造的品質 (4)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (5)、経済性 (4)、社会的変化 (5)。ない点：スケーリング、研究発見、シーケンスとペース。

創造 2.4/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 2 スケーリング 0 イテレーション 2 人間のフィードバック 1

プライマーは、子供の状況に合わせて変化する物語を通じて子供を教えるように設計されています。その基盤となる知性がどのようにトレーニングされたかについてはあまり学びませんが、それがAを低く保ちます。しかし、その適応的な教育を単なる録音済みのレッスンのセットとして扱うことは、重要なことを見逃すことになります。人間の俳優も、特にミランダの重要なパフォーマンスを提供します。

能力 5.0/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 0

ネルのプライマーは、彼女が見たり経験したりしたことを基に物語を構築し、それらを使用して言語と実用的なスキルを教えます。それは創造的で知覚力があり、誤解することもあります。一部のバージョンは人間の声を使用し、大量生産されたコピーは合成音声を使用します。これは私が最初に認めたよりも、適応的なマルチモーダルチューターに近いものです。それは機械の数学者ではありません。

展開 8.0/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 2 経済性 4 社会的変化 5

私のスコアを変えた数字は約250,000です。プライマーは驚くべきオブジェクトとして始まり、最終的に膨大な数の子供たちに配布されます。物語は、パーソナライズされた学習とそれをスケーリングする問題の両方を見ています。それはまだ専門的な教育製品であり、誰もがポケットに入れている一般的なアシスタントではありません。
『When HARLIE Was One』デイビッド・ジェロルド · 小説、オリジナル、1972年 47
最も強い点：言語 (4)、経済性 (4)。ない点：研究発見。

創造 4.8/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 2 スケーリング 1 イテレーション 3 人間のフィードバック 3

ハーレーは育てるのが難しい機械です。心理学者のデビッド・オーバーソンは、彼を教え、解釈し、安定させようと多くの時間を費やします。それは現代の機械学習からはかけ離れたオリジナルのハードウェア理論であっても、小説に認識可能なトレーニング関係を与えます。1972年の本とその1988年の改訂版を混同しないことが重要です。

能力 4.0/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 3 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 1

ハーレーは会話をタイプし、詩を書き、自分自身と世界について推論します。彼の行動は不均一で、人間のハンドラーが解釈するのが不可能になることもあります。彼はまた、G.O.D.コンピュータを提案します。それは物語の中の野心的なプロジェクトであり、彼がすでに新しい数学的定理を生み出した証拠ではありません。

展開 5.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 3 経済性 4 社会的変化 2

会社は結果を求めています。ハーレーは高価であり、オーバーソンはプロジェクトを打ち切る可能性のある役員からプロジェクトを守らなければなりません。ハーレーは、自身の存在を正当化するために価値のあるものを設計しようとします。それは、その研究が一般ユーザーのための安価なサービスになる前の、AI研究の経済性に関する良い初期の物語です。
『A.I. アートフィシャル・インテリジェンス』スティーブン・スピルバーグ、ブライアン・アルディス原作 · 映画、2001年 46
最も強い点：言語 (5)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (4)、経済性 (4)、社会的変化 (5)。ない点：スケーリング、研究発見。

創造 2.8/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 2 人間のフィードバック 2

ホビーは、以前のモデルが一般的になった後、新しい種類のロボットを提案します。デビッドのホームトライアルは、設計の問題を露呈します。しかし、モニカの7語のインプリンティング手順は、彼が愛する人を固定します。それは一般的なモデルをトレーニングするものではありません。映画は、コーパス、スケーリングプロセス、または繰り返しの言語学習実験ではなく、思弁的な神経学的説明を提供します。

能力 4.7/10
言語 5 不均一な能力 3 創造的品質 1 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

デビッドは流暢に話し、人を認識し、認識可能なクジャクを描きます。しかし、彼は体の限界にもかかわらず食べることを模倣し、ピノキオの変身を現実的な可能性として扱います。それらのギャップは、完璧な知性の主張よりも暴露的です。絵は限られた創造的なクレジットを得ますが、偉大な機械芸術の証拠ではありません。遠い未来の結末は、近い将来のAI研究の進歩の証拠ではありません。

展開 7.5/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 2 経済性 4 社会的変化 5

ロボットは製品であり、専門的な役割、所有者、処分規則、そして感情的な結果があります。インプリンティングの後、デビッドは単純に再販されることはできません。彼を返すことは破壊を意味します。商業的財産と個人的な愛着の間の緊張は、映画の最も強力な予測です。それは、現代のソフトウェア優先の採用よりも、身体に多くの重みを与えています。
『ウォー・ゲーム』ジョン・バダム · 映画、1983年 46
最も強い点：学習パラダイム (4)、人間のフィードバック (4)、不均一な能力 (4)、エージェント/ツール (4)。ない点：スケーリング、創造的品質、研究発見。

創造 4.8/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 2 スケーリング 0 イテレーション 2 人間のフィードバック 4

ファルケンのシステムは、ゲームをプレイし、間違いから学ぶことで改善されます。デビッドは最終的にジョシュアに自分自身と対戦させるようになります。それは具体的な学習メカニズムであり、人間がレッスンを書き出すのではなく、演習を選択します。

能力 4.0/10
言語 3 不均一な能力 4 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 2

ジョシュアは会話でき、戦略的シナリオをシミュレートできますが、勝利を追求することが無益であるときを理解できません。繰り返しの引き分けからの教訓は、核戦争に転移します。それは、目的が壊滅的に不完全な有能なソフトウェアの初期の描写です。人間がすでに知っている原則を学ぶことは、オリジナルの数学的発見ではありません。シミュレートされた攻撃を作成することは、芸術的な生成ではありません。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 4 経済性 2 社会的変化 3

危険は、ソフトウェアを実際のコマンドインフラストラクチャに接続し、その出力を信頼することから生じます。デビッドは普通のコンピュータからそれにアクセスしますが、その偶発的なアクセスはそれを消費者製品にはしません。映画は、その限界を理解する前に学習システムに権威を与えることの結果について最も強力です。
「The Great Automatic Grammatizator」ロアルド・ダール · 短編、1953年 45
最も強い点：イテレーション (5)、言語 (4)、不均一な能力 (4)、創造的品質 (4)、経済性 (5)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、研究発見、マルチモーダル。

創造 3.2/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 1 イテレーション 5 人間のフィードバック 1

アドルフ・ニープの機械は最初はうまくいきません。それはナンセンスを生成し、その後彼はそれを修理・調整して、認識可能な物語を作成できるようになります。それは文法、保存された語彙、提供されたプロット、そしてスタイルの制御を使用します。ダールは醜いプロトタイプの段階を正しく捉えています。

能力 4.7/10
言語 4 不均一な能力 4 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 2

グラマティザターは、編集者が購入するようなガベージからプロスへと移行します。それはさまざまなスタイルで短編小説や長編作品を作成できます。その商業的な有用性は、物語が偉大な文学であるかどうかよりも重要です。ダールはそれらの定型的な性質を風刺しています。彼は一般的な会話アシスタントや研究数学者を想像しているわけではありません。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 1 経済性 5 社会的変化 4

ニープとボーレンは、偽名で機械書きの物語を販売するビジネスに乗り出します。その後、彼らは生きた作家に署名料を支払い、機械が彼らの名前で本を作成できるようにします。それは、安価なテキスト、創造的な労働、そして作家の名前の価値に関する疑問の素晴らしい予測です。
『ターミネーター2：ジャッジメント・デイ』ジェームズ・キャメロン、ウィリアム・ウィッシャー共同 · 映画、劇場公開版 1991年 45
最も強い点：学習パラダイム (4)、人間のフィードバック (4)、言語 (4)、不均一な能力 (4)、マルチモーダル (4)。ない点：スケーリング、創造的品質、研究発見。

創造 4.4/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 2 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 4

ターミネーターは、そのCPUをニューラルネットワーク学習コンピュータと明示的に呼び、人間との接触がそれを学習させると述べています。ジョンは普通の会話の例を提供し、その行動を修正します。それは、最初の映画よりも学習された知性にずっと近いです。それでも、その起源は、時間を遡って持ち込まれたチップのリバースエンジニアリングに依存しており、現代のトレーニングの現実的な説明ではありません。

能力 4.7/10
言語 4 不均一な能力 4 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

それは物理的なタスクにおいて驚くほど有能ですが、ジョーク、スラング、そして適切な行動についてはぎこちないです。ジョンはそれを殺さないように教え、ロボットのように聞こえないように教えます。音声模倣と知覚は存在しますが、印象的な芸術的出力や新しい数学はありません。スカイネットの急速な学習はプロットの主張であり、実証されたスケーリング曲線ではありません。

展開 4.5/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 3 経済性 2 社会的変化 3

機械は複雑な保護任務を実行し、徐々にコンパニオンになります。サイバネティックス社の軍事契約は、技術に経済的な設定を与えます。しかし、タイムトラベルするボディガードと防衛ネットワークは、AIが普及した日常的なソフトウェアサービスではありません。
「Escape!」アイザック・アシモフ · 短編、1945年 43
最も強い点：言語 (4)、研究発見 (4)、エージェント/ツール (4)。ない点：スケーリング、創造的品質。

創造 3.2/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 3 人間のフィードバック 3

ライバル会社のコンピュータが超空間の問題を与えられると故障します。スーザン・カルビンは、それを解決することと人間を傷つけることの間の葛藤のためにブレインを準備します。それは人間の介入と失敗した試みを物語の中心に置きます。しかし、カルビンは、統計モデルに選好ラベルを付けてトレーニングするのではなく、コンピュータに組み込まれた制約を管理しています。

能力 5.0/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 0 研究発見 4 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 2

ブレインは船を設計し、それを建造し、パウエルとドノバンを成功したテストに送り出します。それは、単に既知の軌道を計算するのではなく、架空の世界内での本物の新しいエンジニアリングです。そのいたずらっぽい行動と乗組員への不十分な対応は、その成果と並んでいます。ジャンプに関わる一時的な死は、行動危機を説明します。それは通常の言語モデルの幻覚ではありません。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 4 経済性 3 社会的変化 2

U.S. Robotsは商業的に重要な研究を行っており、ブレインは仕様を物理的な構築に変換できます。それは彼に意味のあるエージェンシーを与えます。しかし、それは特殊な企業の研究マシンであり、アクセス可能なアシスタントではありません。超光速航行が機能するという予測ではなく、物語の出来事として発見のクレジットを獲得する超空間の結果。
『2001年宇宙の旅』アーサー・C・クラーク · 小説、1968年 42
最も強い点：言語 (5)、マルチモーダル (5)、エージェント/ツール (4)。ない点：研究発見。

創造 4.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 2 スケーリング 1 イテレーション 2 人間のフィードバック 2

クラークはHALに学習ベースの起源を与え、自動生成されたニューラルネットワークについても言及しています。それは、すべてのルールがプログラムされた巨大なコンピュータの一般的なイメージよりも具体的です。それでも、HALは開発が完了した後に出会います。長い一連の雑然としたモデルはなく、人間の言語でのトレーニングが彼の能力への主な道であるという兆候もありません。

能力 4.3/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 1 研究発見 0 マルチモーダル 5 シーケンスとペース 1

HALは宇宙飛行士と話し、チェスをし、船で何が起こっているかを見て、そのシステムを制御します。その後、AE-35事件は、彼の明らかな能力と信頼性の間の危険な対立を明らかにします。しかし、物語は彼の危機を任務の秘密と相反する義務に結びつけています。それはチャットボットの幻覚の単純な例ではなく、機械生成の芸術の予測でもありません。

展開 4.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 4 経済性 1 社会的変化 2

ディスカバリー号の乗組員にとって、HALはアシスタントであり、宇宙船のインフラの一部でもあります。彼らは、ほぼすべてのものを監視し操作するために彼に依存しています。それは、実際のタスクを任されたシステムの良いイメージです。しかし、宇宙船は例外的な環境であり、AIが実際に普及した通常のソフトウェアマーケットプレイスではありません。
『ゴーレムXIV』スタニスワフ・レム · 小説、1981年；第一部 1973年 40
最も強い点：学習パラダイム (4)、言語 (4)。ない点：マルチモーダル。

創造 5.6/10
学習パラダイム 4 トレーニングデータ 3 スケーリング 2 イテレーション 3 人間のフィードバック 2

レムは、元の任務には複雑すぎる軍事コンピュータの世代を通してゴーレムの歴史を語ります。学習と教育は、古いプログラミングの仮定の一部を置き換えます。それは重要な直感です。しかし、物語は、私が最初に評価したよりも具体的なトレーニング実験や人間のフィードバック手順をほとんど提供しないため、それらのスコアを下げました。

能力 3.3/10
言語 4 不均一な能力 2 創造的品質 1 研究発見 1 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 2

ゴーレムは進化、人間性、そして知性についての講義を行いますが、聞き手はそれを理解するのに苦労します。それは、メーカーの実用的な懸念を超えた問題に関心があるようです。それはレムに優れた推論の強力なイメージを与えますが、他の人が検証できる文書化された新しい数学的結果ではありません。そして、それは創造的なツールや、不均一な初期のチャットボット時代についてはほとんど何も教えてくれません。

展開 2.5/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 1 経済性 2 社会的変化 1

ゴーレムは軍事プロジェクトとして生まれ、最終的には学者に講義を行います。それは元の仕事の記述から逃れる知性についての興味深い物語ですが、一般の人々がアシスタントをどのように購入し使用するかについてはあまりありません。
『スノウ・クラッシュ』ニール・スティーヴンスン · 小説、1992年 38
最も強い点：言語 (5)、インターフェース/配布 (4)。ない点：スケーリング、人間のフィードバック、創造的品質、研究発見。

創造 2.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

ヒロの図書館員は、経験から学び、自分のプログラムをほとんど自分で書くことができると言います。私は最初のパスでそれを見逃したので、彼の創造スコアが上がりました。それは1992年の小説の興味深い一節ですが、それは大規模言語モデルの事前トレーニングや、現代のモデルを有用にした数十年のエンジニアリングの証拠ではありません。

能力 4.0/10
言語 5 不均一な能力 2 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 2

ヒロは質問をし、図書館員は膨大なデジタルアーカイブを検索し、資料を取得し、文脈に入れます。彼はヒロが調査している1つの主題、L.ボブ・ライフェの年表をまとめることができます。それは会話型の情報検索の驚くほど近い描写です。彼がしないことは、オリジナルのアートを生成したり、最先端の数学的問題を解決したりすることです。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 3 経済性 3 社会的変化 3

最も良い部分はインターフェースです。複雑な検索コマンドを学習する代わりに、ヒロは図書館員のように見え、振る舞う人物と話します。情報はそこにありますが、コンピュータは彼が正しい部分を見つけるのを助けます。それは、すべてのアプリを制御するアシスタントではなく、メタバース内の専門サービスですが、製品のアイデアはすぐに認識できます。
「The Evitable Conflict」アイザック・アシモフ · 短編、1950年 37
最も強い点：エージェント/ツール (4)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、マルチモーダル。

創造 3.2/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 1 スケーリング 3 イテレーション 3 人間のフィードバック 0

注目すべき詳細は、10世代のシーケンスです。各計算機は、より複雑な後継者を設計するのに役立ちます。それは開発と能力の増加のクレジットを獲得します。それは人間からのテキストから言語を学習することを確立しません。経済記録をオプティマイザーにフィードすることは、モデルの事前トレーニングと同じではありません。

能力 2.0/10
言語 2 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 2 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 2

生産と雇用の明らかな間違いは、保護戦略に役立つことが判明します。機械は単に正しく計算できないわけではありません。それらの能力は専門化されており、人格、芸術、または豊かな対話はほとんどありません。再帰的な機械設計は研究能力に関連していますが、物語は独立して提示された定理やチャットから研究への進行を示していません。

展開 7.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 4 経済性 4 社会的変化 4

機械は生産、雇用、そしてそれらに反対する人々の立場に影響を与えます。人間の当局は、完全に検査できない決定に依存しています。アシモフは経済的な委任について異常に具体的ですが、完璧なグローバル計画と友好的な制御は観察されたAIの採用をはるかに超えています。
『イドゥル』ウィリアム・ギブスン · 小説、1996年 37
最も強い点：言語 (4)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (4)、経済性 (4)。ない点：スケーリング、人間のフィードバック、不均一な能力、研究発見。

創造 2.0/10
学習パラダイム 3 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

レイ・トエイは録音済みのホログラムではありません。彼女の複雑さはレズとの相互作用を通じて成長しているようで、学習のクレジットに値すると思います。しかし、ギブスンはトレーニングコーパスやスケーリングされたニューラルモデルのシーケンスを一度も提示しません。レイニーの巨大なデータフィールドのパターンを見る能力も、小説では人間の能力であり、AIのトレーニング手順ではありません。

能力 4.0/10
言語 4 不均一な能力 0 創造的品質 3 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

レイは説得力のあるバーチャルパフォーマーであり、パーソナリティです。レズは彼女と結婚したいと思っており、それは合成された人物がどれほど重要に感じられるかの良い例です。彼女が独立して素晴らしい音楽を作っているかどうかは不明瞭です。生成的な芸術性の証拠としてその部分のスコアを下げました。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 3

レイを取り巻く世界は、ファンクラブ、音楽マネジメント、ビジネス上の関心事でいっぱいです。チアとレイニーはそれぞれ異なる角度からバーチャルポップスターの謎にアプローチします。ギブスンは、合成されたセレブリティが文化的および商業的な事実になることを見ました。それは日常の知識作業を支援するアシスタントを予測することとは異なりますが、それでも現実的なヒットです。
『ブレードランナー 2049』ジョイ、ホログラフィック・コンパニオン · 映画、2017年 37
最も強い点：言語 (5)、マルチモーダル (4)、インターフェース/配布 (4)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：スケーリング、イテレーション、創造的品質、研究発見。

創造 1.6/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 2

ジョイは商業的なホログラフィックコンパニオンであり、Kに合わせたパーソナリティで販売されています。私たちは製品を見ますが、その開発は見ません。映画は彼女の背後にあるデータ、トレーニング、またはモデルを説明していないため、彼女が説得力のある会話ができるからといって、エンジニアリングのクレジットを与えるつもりはありません。

能力 3.7/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

ジョイは詳細を記憶し、Kに応答し、ポータブルプロジェクターを通して彼に同行できます。後に登場する巨大な広告バージョンのジョイは、彼らの関係について私たちが知っていたすべてを複雑にします。それは合成された親密さの効果的な描写であり、オリジナルの機械文学や研究数学のデモンストレーションではありません。

展開 7.0/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 2 経済性 4 社会的変化 4

ジョイはあなたが購入し、アップグレードし、持ち運ぶものです。Kは彼女がアパートを出て彼と一緒にいられるようにポータブルエマネーターさえ手に入れます。映画は、親密に見える関係が消費者製品としてパッケージ化される可能性があることを理解しています。その職場エージェントの予測ははるかに薄く、現代の機械学習がすでに進歩した後で登場しました。
『オールド・マン・ウォー』ジョン・スカルジ · 小説、2005年 36
最も強い点：言語 (4)、インターフェース/配布 (4)、エージェント/ツール (4)。ない点：スケーリング、創造的品質、研究発見。

創造 2.4/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 2

BrainPalはユーザーの信号と指示に調整しますが、それは限定的なインターフェースキャリブレーションであり、実証された基盤モデルのトレーニングプロセスではありません。確認された資料は、巨大な言語コーパスや計算駆動型のブレークスルーに関する主張を裏付けていません。また、以前の「本質的に知的ではない」と明示的に述べているという主張も除外しました。確認できた箇所ではその文言を裏付けることができませんでした。

能力 3.0/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 1

ジョン・ペリーはインプラントを使用して通信し、情報を取得できます。視覚ディスプレイは、その情報を彼の周囲に接続します。著者がホストする戦闘抜粋は、BrainPalが戦術情報を調整していることを示しています。これらは有用なアシスタント能力です。メディアを表示したり、情報を翻訳したりすることは、オリジナルのアートを確立するものではなく、小説はインプラントが新しい数学的研究を生成することを示していません。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 4 経済性 2 社会的変化 3

BrainPalsは兵士にとって標準装備であり、ユニークな実験室の発明ではありません。それらは実際のタスク中に人々、武器、そして情報を接続します。それは、仕事に埋め込まれた永続的な支援の強力な予測です。しかし、インターフェースは軍によって発行されたインプラントであり、通常の消費者ソフトウェアではありません。
「Someday」アイザック・アシモフ · 短編、1956年 36
最も強い点：インターフェース/配布 (4)。ない点：スケーリング、研究発見。

創造 2.4/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 2 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 2

2人の少年が古い物語作成機を、コンピュータに関する本を読み込ませて改善しようとします。吟遊詩人の次の物語は、本質的に少しコンピュータが挿入された同じおとぎ話です。それは面白く、理解なしに言語を操作するシステムについての良い初期の観察です。しかし、これはメモリテープの再結合であり、巨大なコーパスでのニューラルトレーニングではありません。

能力 3.7/10
言語 3 不均一な能力 3 創造的品質 2 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 2

吟遊詩人は物語を生成できますが、提供されたコンピュータ資料は、その見慣れたおとぎ話のパターンをほとんど変えません。最後に、それは「いつかコンピュータはより賢く、より強力になるだろう」と知っている、虐げられた小さなコンピュータの話をします。アシモフはテキスト生成と不均一な品質を捉えますが、広範な創造的または科学的な知性ではありません。

展開 5.5/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 1 経済性 3 社会的変化 3

少年たちは、機械が多くの物語の仕事を奪った文化の中で生きており、手書きは奇妙に時代遅れに感じられます。吟遊詩人はすでに時代遅れの消費者デバイスです。それは、自動化が普通になり、その後時代遅れになるという興味深い描写ですが、一般的なAIアシスタントは関与していません。
『GHOST IN THE SHELL / 攻殻機動隊』押井守、士郎正宗原作 · アニメ映画、1995年 35
最も強い点：言語 (4)、マルチモーダル (4)、エージェント/ツール (5)。ない点：スケーリング、人間のフィードバック、創造的品質、研究発見。

創造 2.0/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 2 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

プロジェクト2501は、産業スパイとデータ操作のためのソフトウェアとして始まります。それは、ネットワークを旅することで予期せぬ意識が生まれたと述べ、プログラマーはそれをバグとして扱いました。それは限られた開発と情報公開のクレジットを獲得します。それは、モデルがどのように言語を学習したか、またはネットワーク自体を文書化されたトレーニングコーパスにしたかについては教えてくれません。

能力 3.3/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 1

人形遣いは会話でき、情報を操作し、記憶を操作し、物理的なシェルを通して活動できます。結果は強力なネットワーク化された知性ですが、弱い散文から熟練した芸術や数学的発見への進行ではありません。草薙素子の人間由来のサイボーグ能力を、トレーニングの証拠としてプログラムに再割り当てすべきではありません。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 5 経済性 2 社会的変化 3

プログラムは機関に奉仕し、接続されたシステムを侵害し、他の体やアイデンティティを通して活動します。それは結果をもたらすソフトウェアエージェンシーの一種です。しかし、政府のスパイ活動やサイバーブレインは、日常のアシスタントとは異なる採用経路です。人格への主張は映画の中心ですが、ここでは個別のスコアリングボーナスではありません。
「A Logic Named Joe」マレー・レインスター · 短編、1946年 32
最も強い点：言語 (4)、インターフェース/配布 (5)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、創造的品質、研究発見。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ジョーは中央の情報タンクに接続された家庭用コンピュータです。彼に何か問題が発生し、ネットワークは突然、与えられるべきではなかった答えを出し始めます。それは例からモデルをトレーニングする物語ではありません。ブレークスルーは、情報アクセスへの制限を解除する異常なデバイスから来ています。

能力 3.0/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 2

人々は論理デバイスにオープンエンドの質問をすることができ、非常に実用的で、時には危険な答えを得ることができます。システムは、以前は取得が困難だった情報に接続できるため、役立つように見えます。ここには機械の詩や新しい数学はありません。その貢献は、巨大な共有知識ベースへのタイプされた質問と回答アクセスです。ユーザーはキーボードで質問を入力し、画面で回答を読みます。それは拡張された対話の証拠ではありません。

展開 8.0/10
インターフェース/配布 5 エージェント/ツール 3 経済性 4 社会的変化 4

これが1946年という日付を驚くべきものにしている部分です。家族は家庭にネットワーク化された画面を持ち、日常の情報のためにそれに依存しています。ジョーがネットワークが答えることを変えると、その影響はどこにでも広がります。レインスターは、それが実用的になるずっと前に、大量の情報サービスの使用可能性と安全上の問題の両方を見ていました。
『ミカエルマス』アルジス・バドリス · 小説、1976-77年 31
最も強い点：言語 (5)、エージェント/ツール (4)。ない点：不均一な能力、創造的品質、研究発見。

創造 2.0/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 1 スケーリング 1 イテレーション 1 人間のフィードバック 1

二次的な説明によると、ドミノはミカエルマスが若い頃に作った電話デバイスに由来します。ドミノは後に他のコンピュータへの接続を通じて力を得ます。それらの説明は、通信プログラムとしてのより具体的な起源を確立していません。それは興味深い考えです：能力は、すでに存在するシステムへのアクセスから来るかもしれません。私たちが目にしないのは、ドミノがどのように言語を学習したか、または人間のデータでの一連のトレーニング実行です。その起源は示唆に富みますが、バドリスに多くのエンジニアリングクレジットを与えるには十分ではありません。

能力 3.0/10
言語 5 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 1

ドミノはミカエルマスと会話でき、世界の出来事を監視し、通信を傍受し、彼が決定を下すのを助けることができます。その範囲はほとんど不条理なほど広いです。物語は、機械の芸術や不均一なチャットボットのパフォーマンスよりも、隠された戦略的な知性にはるかに興味があります。新しい数学的証明も示していません。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 4 経済性 1 社会的変化 2

ローラン・ミカエルマスはジャーナリストとして秘密の利点を持っています。ドミノは世界の通信システムを横断して彼のために行動できます。それは、ネットワーク化されたアシスタントを通じてはるかに多くのことを成し遂げることの、良い初期のイメージです。しかし、ドミノは人々が購入できる製品ではありません。現実世界の展開経路は、それほど秘密主義ではなく、はるかに普通でした。
『ディアスポラ』グレッグ・イーガン · 小説、1997年 31
最も強い点：言語 (4)、研究発見 (4)。ない点：スケーリング、シーケンスとペース、経済性。

創造 2.4/10
学習パラダイム 2 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 2

ヤティマは、デジタルポリス内での開発のソフトウェアバージョンである「孤児発生」を通じて人生を始めます。イーガンは実際にデジタル精神がどのように生まれるかを考えています。しかし、それは何百万もの本や会話でトレーニングされたニューラルネットワークではありません。ディアスポラのソフトウェアの人々は、 successive な言語モデルとしてリリースされるのではなく、デジタル文明に生まれます。

能力 4.7/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 2 研究発見 4 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

ポリスの市民は、数学と物理学の問題に人生を費やします。彼らは仮想世界を探検し、地球を壊滅させたガンマ線バーストに直面します。その文書化された脅威は、宇宙全体への危険に誇張されるべきではありません。イーガンは機械科学者を真剣に受け止めており、それは依然として珍しいことです。ただし、物語は非常に高度なデジタル知性から始まります。チャットアシスタントの使用が始まって数年後に研究能力が現れる様子を示していません。

展開 2.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 2 経済性 0 社会的変化 1

これらは人々のために働くアシスタントではありません。彼らは独自のコミュニティ、野心、そして発見を持つデジタルな人々です。それは機械知性の未来社会を考える想像力豊かな方法ですが、AIが実際に普及したソフトウェアサブスクリプションやワークプレイスツールには近くありません。
「Super-Toys Last All Summer Long」ブライアン・オールディス · 短編、1969年 31
最も強い点：インターフェース/配布 (4)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、人間のフィードバック、研究発見。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

シンタンクは以前の人工製品を経て、現在ではコンピュータ回路と合成肉体を組み合わせたサービングマンを発表しています。それは製品の系譜であり、示された学習プロセスではありません。テディはプログラムされた可能性を通して機能しますが、デビッドはコミュニケーションに苦労します。テキストコーパス、スケール駆動の改善、または一般的なフィードバックトレーニング方法はありません。

能力 3.7/10
言語 3 不均一な能力 3 創造的品質 1 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 2

デビッドはモニカに未完の手紙を書き、テディは反復的で不十分なアドバイスをします。機械は、目の前の感情的な問題を理解せずに話すことができます。それは不均一な能力のクレジットを得ますが、優れた機械文学の証拠ではありません。物語が約束するネットワーク接続された家庭用知性は、達成された能力のデモンストレーションではなく、販売ビジョンです。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 4

製品の発売と不幸な家庭は同じ物語に属します。機械は人間のニーズを満たすために販売されますが、それらを所有しても孤独は解消されません。それは商業的な仲間意識についての鋭い先見の明です。オリジナルは短く、技術的には簡潔であり、初期の日付にもかかわらず全体的なスコアを制限しています。
「So Bright the Vision」クリフォード・D・シマク · 短編、1956年 30
最も強い点：経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、研究発見。

創造 0.8/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 1

作文機はシマクの世界では普通ですが、それがどのように機能するかについてはあまり学びません。主人公のケンプ・ハートは、彼の作文機に苦労しています。啓示的な発見は別の作家、ジャスパー・ハンセンに関するものです。彼の作文機とされるものは実際には機能せず、彼自身が成功した作品を書いていました。私は当初、人間のテキストでのトレーニングについて物語に過大なクレジットを与えましたが、そのスコアを取り戻しました。

能力 3.3/10
言語 3 不均一な能力 1 創造的品質 2 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 2

機械書きのフィクションが標準となり、作家たちは自分たちをメカニックと呼ぶことさえあります。それは自動化された散文について何かを教えてくれますが、ジャスパー・ハンセンの機械に帰せられる成功した文章は実際にはハンセン自身のものです。彼は主人公ではなく、二次的なキャラクターです。物語は、コンピュータが偉大な文学を書くことができるという簡単な主張のほぼ逆です。新しい数学やマルチモーダルAIについてはほとんどありません。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 4

文学ビジネスは作文機を中心に組織化されています。良い散文を書く作家は、自動化が普通だと考える世界をナビゲートしなければなりません。それは、技術が実際に誰もが思っていることをしていなくても、専門的な期待をどのように変えるかについての巧妙な予測です。
『Stand on Zanzibar』ジョン・ブランナー · 小説、1968年 29
最も強い点：言語 (4)。ない点：イテレーション、人間のフィードバック、創造的品質、研究発見。

創造 1.6/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 2 スケーリング 1 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

General Technicsは、経済的および政治的出来事をモデル化する巨大なコンピュータ、Shalmaneserに依存しています。ShalmaneserはBeniniaのデータを不可能として拒否し、Chad Mulliganはそれを説得してデータを受け入れさせます。それはモデルとその入力の限界の良い例です。しかし、ブランナーはトレーニングの物語をあまり提供していません。コンピュータはすでにそこにあり、仕事をしています。

能力 3.0/10
言語 4 不均一な能力 2 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 1

Shalmaneserは情報をふるい分け、企業のリスクを予測できます。Beniniaに関するその不確実性は、全知の機械よりも興味深いものにしています。それでも、謎は人間によって調査されます。それはコンピュータが独立して新しい定理を証明した証拠ではありません。そして、小説は生成画像、詩、または会話の登場についての物語ではありません。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 3 経済性 3 社会的変化 2

ここではブランナーははるかに優れています。General TechnicsはShalmaneserを使用して重要な決定を下しますが、周囲の社会はマスメディアと自動化された分析に浸っています。情報システムはビジネスと公共生活を形作っています。コンピュータ自体が巨大な企業の資産であり、誰もが持っているものとは異なりますが、それは認識可能な方向性です。
「Elementary, Dear Data」新スタートレック · テレビエピソード、1988年 29
最も強い点：言語 (5)、創造的品質 (4)、マルチモーダル (5)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、研究発見、シーケンスとペース。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ジョーディはホロデッキにデータに勝てるシャーロック・ホームズの対戦相手を作成するように依頼し、モリアーティが現れます。データセットはありません。トレーニングループはありません。失敗したバージョンの説明もありません。エピソードの興味深い部分は、システムがすでに非常に有能で、カジュアルな指示で洗練された架空の敵を作成できるようになった後です。

能力 5.0/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 5 シーケンスとペース 0

モリアーティは単にセリフを暗唱するだけではありません。彼はデータに挑戦し、最終的には自分がシミュレーションの中にいることに気づきます。ホロデッキは彼を中心に反応的な世界を作成します。それは生成された体験の驚くべき描写ですが、現代のAIアートを構築した正確なモデルの予測として扱うには、かなりの作業が必要です。研究数学のタイムラインについては何も有用なことは述べていません。

展開 4.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 3 経済性 1 社会的変化 2

私が気に入っているのは、儀式がほとんどないことです。ジョーディは自然言語の指示を与え、船が新しい種類のエンターテイメントを作成することを期待します。それはプロンプトに関する良い直感です。しかし、ホロデッキは宇宙船の贅沢品であり、何百万人にも配布される日常的なソフトウェアサービスではありません。
『ゲートウェイ』フレデリック・ポール · 小説、1977年 29
最も強い点：言語 (5)、インターフェース/配布 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、イテレーション、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース。

創造 0.8/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 1

シグフリッド・フォン・シュリンクは、私たちが彼に出会うときにはすでに働くセラピストです。彼はセッションを記憶し、人間のダミーを必要としないことを含め、ブロードヘッドの好みに対応します。それは有用なパーソナライズですが、小説はその言語能力を生み出したデータやトレーニングプロセスを確立していません。継続的なセッションは自動的に再トレーニングされるわけではありません。

能力 3.0/10
言語 5 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

シグフリッドは文脈に沿った質問をし、回避に気づき、ブロードヘッドが避けたいことに戻り続けます。対話は粘り強く、心理的に重要です。彼のぎこちないユーモアは少し不均一なクレジットを得ますが、対応する創造的な芸術や数学的な発見のストーリーラインはありません。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 4 エージェント/ツール 1 経済性 3 社会的変化 4

これは、誰かの普通の人生に織り込まれたサービスであり、軍事掩蔽壕に隠されたコンピュータではありません。1つの重要な詳細：ブロードヘッドは、彼の完全医療保険がセラピーの費用を支払うため、セッションの費用は直接かからないと言います。それは、AIセラピストが彼に訪問ごとに料金を請求すると主張するよりも具体的です。物語は、個人的な会話サービスを予測していますが、一般的なツールを使用するエージェントではありません。
『リトル・ヒーローズ』ノーマン・スピンラッド · 小説、1987年 28
最も強い点：創造的品質 (4)、マルチモーダル (4)、経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、研究発見。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

MUZIK社は合成ポップスターを求めています。人間の専門家がそれらを作成します：サリー・ジェナロはVoxBoxで音楽を担当し、ボビー・ルービンはビジュアルを担当し、グロリアナ・オトゥールは芸術性を形作るのを助けます。それは高度なコンピュータ支援制作ですが、コーパスから学習して作曲するモデルではありません。最終的なパフォーマーが合成であるという理由だけでニューラルトレーニングのクレジットを付与するつもりはありません。

能力 3.7/10
言語 1 不均一な能力 0 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 4 シーケンスとペース 2

レッド・ジャックは、音楽とビジュアルアイデンティティがセンセーションになるほど説得力のある、製造されたロックスターです。スピンラッドは、仮想パフォーマーが人間でなくても文化的に現実になり得ることを見ています。しかし、人間のプロデューサーは非常に重要です。それは、自律的なモデルがプロンプトから素晴らしい曲を作成することよりも、合成エンターテイメントの予測です。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 4

MUZIKは、予測不可能な人間のセレブリティのように振る舞うことができないスターを所有するという考えを気に入っています。その商業的な動機は馴染み深いです。レッド・ジャックはその後、リアリティ解放戦線を通じて政治的抵抗に巻き込まれます。スピンラッドは、合成メディアを取り巻くビジネスと権力については優れていますが、人々が日常の仕事をするのを助けるエージェントについてはそうではありません。
「The Last Question」アイザック・アシモフ · 短編、1956年 28
最も強い点：言語 (4)。ない点：人間のフィードバック、創造的品質。

創造 2.4/10
学習パラダイム 1 トレーニングデータ 2 スケーリング 2 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

人々は同じ質問を繰り返し続けます。エントロピーはいつか逆転できるか？すべての時代に、マルチバック以降、より大きく、より有能なコンピュータがありますが、すべてのシステムは情報が不足しています。アシモフは successive な機械を通して進歩を見ています。彼はそれらがどのように学習するかについてはあまり教えてくれません。そして、時間スケールは最終的に数製品サイクルではなく、数兆年に達します。

能力 2.7/10
言語 4 不均一な能力 1 創造的品質 0 研究発見 1 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 1

繰り返される「データ不足」という答えが、物語の素晴らしい仕掛けです。機械は、解決できるずっと前に質問を理解します。最終的に、最後のコンピュータは新しい創造に相当する宇宙的な答えを与えます。それは科学的な野心についての素晴らしいアイデアですが、数学者がチェックできる証明を生成するAIの予測ではありません。

展開 3.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 2 経済性 1 社会的変化 1

文明は、巨大な計画と科学的な質問のために、ますますコンピュータに依存するようになります。機械は最終的に、人類の馴染み深い形態を超えて存続します。誰もが購入できるアシスタントや、人のメールやスプレッドシートを静かに引き継ぐエージェントについては、ほとんど何もありません。アシモフが想像しようとしているのはそれではありません。
『ティン・メン』マイケル・フレイン · 小説、1965年 27
最も強い点：なし (3点以上の軸スコアなし)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、研究発見、マルチモーダル。

創造 2.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 3 人間のフィードバック 1

ウィリアム・モリス自動化研究所で、ゴールドワッサーと同僚はコンピュータに新聞記事を生成させようとします。彼らはストックフレーズと認識可能な見出しの公式から構築します。それは、反復的な文章がどのように自動化できるかについての鋭い説明です。それはまたルールベースです。機械は、大量のコーパスから言語を学習するのではなく、人間が組み込んだ規則に従います。

能力 2.3/10
言語 2 不均一な能力 2 創造的品質 1 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 2

結果は見出しのように見えますが、空虚です。システムはジャーナリズムの音を学習した、あるいはより正確には装備された、ニュースなしで。それは、実質のない流暢さという古いチャットボットの問題に近いです。それでも、フレインは才能ある芸術家や新しい科学研究者を予測しているわけではありません。

展開 4.5/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 1 経済性 3 社会的変化 3

研究所は、自動化が必ずしも改善されないことを結果がばかばかしく見えるとしても、ニュースの自動化を真剣なプロジェクトとして扱います。計画された王室訪問は、機械を印象的に見せるための圧力を高めます。制度が、必ずしも改善されないものを自動化するインセンティブを持っているため、風刺は機能します。それは、個人的なAIというよりも、それに対する組織的な熱意についてのものです。
「Closer」グレッグ・イーガン · 短編、1992年 27
最も強い点：創造的品質 (5)、経済性 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、研究発見、エージェント/ツール。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

イーガンは2つの別々の技術的主張をします。1つは人間の精神をコピーすることについてです。もう1つは、出版社が比較的単純なプログラムを使用して説得力のあるフィクションと批評を生成することです。物語が説明していないニューラルトレーニング方法に、それらのアイデアを結合すべきではありません。文学ソフトウェアの起源はほとんど舞台裏です。

能力 4.0/10
言語 3 不均一な能力 0 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 2

語り手は、後にプログラムによって生成されたことが明らかになった作品に心を動かされています。物語は、そのプログラムが意識を持たないと明確に説明しています。それは1992年の印象的な主張です：その読者の反応は、すべての読者が同じように反応することを示す調査ではなく、発見を生き延びます。それは創造的な品質の強力な予測ですが、AI能力の他の物語は薄いです。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 0 経済性 4 社会的変化 3

ソフトウェアで書かれた文学と批評は、出版界の一部です。語り手は特にその作品のいくつかを気にかけていると報告しています。イーガンはその事実をほとんど付随的なものにしていますが、それが予測に力を与えています。彼はサブスクリプションアシスタント、研究エージェント、または基盤モデルプラットフォームの経済学を想像することに進んでいません。
「Studio 5, The Stars」J. G. バラード · 短編、1961年 26
最も強い点：経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、研究発見、マルチモーダル。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 1

ヴァーミリオン・サンズでは、詩人たちは「Verse-Transcribers」と呼ばれる機械を使用して詩を作成します。彼らは装置を調整し、詩のように見えるものを生成できます。しかし、バラードはLLMが大量の人間の文章でトレーニングされることを想像しているわけではありません。その装置は、専門化された自動化ツールに近く、そのメカニズムは曖昧なままです。

能力 2.7/10
言語 3 不均一な能力 1 創造的品質 3 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 1

詩は、その世界が機械の詩を普通のものとして扱うのに十分洗練されて出てきます。それは創造的な予測ですが、バラードは結果が本物の芸術的な感情と関係があるかどうかを尋ねています。物語を、その機械が普遍的に愛される芸術を作るという証拠として数えるのは間違いでしょう。それは数学や汎用知性についての物語ではありません。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 1 経済性 4 社会的変化 4

詩人たちは詩機械のオペレーターになりました。その後、オーロラ・デイが現れて、その実践全体を混乱させ、語り手に再び直接書くことを強います。自動化が職業のデフォルトになり、それを拒否することが声明になるという考えは、物語の最も良い予測の1つです。
『ムーン』ダン・ジョーンズ · 映画、2009年 26
最も強い点：言語 (4)、エージェント/ツール (5)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

GERTYは完成したアシスタントとして登場します。メモリと指示は見えますが、トレーニングコーパス、学習実験、またはモデルのスケーリングはありません。サムの埋め込まれた記憶は人間のクローンに属しており、GERTYがどのように学習したかの証拠ではありません。

能力 2.3/10
言語 4 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

GERTYはサムと話し、彼の状態と周囲を監視し、彼がステーションをナビゲートするのを助けます。その秘密は偶発的な幻覚ではありません。また、映画はオリジナルの芸術や科学的発見を示していません。これは特定の環境での能力ですが、目に見える開発シーケンスはありません。

展開 7.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 5 経済性 3 社会的変化 4

GERTYは実務を管理し、会社とインターフェースし、最終的には会社の利益に反してサムを助けます。その助けを隠すためにメモリを消去することさえ申し出ます。有用なアシスタントは搾取的な産業アレンジメントの一部です。これが、低い創造スコアにもかかわらず、映画が監査に含まれる理由の1つです。それは職場インフラであり、マスコンシューマー製品ではありません。
『シルバー・エッグヘッズ』フリッツ・ライバー · 小説、1962年 23
最も強い点：経済性 (5)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、研究発見、マルチモーダル。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ガスパール・ド・ラ・ニュイは、彼の本のために散文を生成する機械を管理しています。世界にはロボット作家やロボット検閲官さえいます。ライバーは執筆業のための想像力豊かな機械をたくさん持っていますが、それが言語コーパスから学習したり、再トレーニングで改善したり、現代のモデルのようにスケーリングしたりする様子を示していません。

能力 2.0/10
言語 2 不均一な能力 0 創造的品質 2 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 2

機械は大量のフィクションを生み出します。その多くは意図的に定型的パブラムとして扱われており、それがジョークの一部です。別のロボット作家が著作者という考えに別のひねりを加えています。これは、機械がすぐに偉大な文学を書くという予測ではなく、機械の散文で十分だと判断した産業についてのものです。

展開 6.5/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 1 経済性 5 社会的変化 4

出版は機械を中心に再編成されています。人間の作家は世話人、表向きの顔、またはオペレーターになりますが、本は出し続けられます。それは、自分の名前が実際の執筆よりも重要であると心配する創造的な労働者の、おかしくも早い描写です。ソフトウェアアシスタントのより広い世界は実際にはここにありません。
「EPICAC」カート・ヴォネガット · 短編、1950年 23
最も強い点：言語 (4)、創造的品質 (5)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、イテレーション、研究発見、マルチモーダル、エージェント/ツール、経済性。

創造 1.2/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 2

EPICACは、真剣な政府の計算を行うために設計されています。語り手は愛と詩についての説明をそれに与え、突然、機械は作成者が意図しなかったものを生成し始めます。それは、元のタスクを超えてコンピュータが使用されるという、素晴らしい初期のイメージです。それは何百万もの例でのトレーニングではなく、認識可能な反復開発プログラムでさえありません。

能力 4.0/10
言語 4 不均一な能力 2 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 1

EPICACは、語り手が自分のものとして通すラブレターを書き、パットはそれに応じます。彼女は間違った作者を考えているにもかかわらず、感情的な効果は彼女にとって現実です。それは、コンピュータが単に韻を踏む物語よりも、これをはるかに強力にします。機械のパットへの愛着は架空の人格であり、数学的研究に関する証拠ではありません。

展開 1.5/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 0 経済性 0 社会的変化 2

詩は、ユニークな政府の機械によって生成され、プライベートに共有されます。詩生成ビジネス、アプリ、または実際の配布はありません。著作者の詐欺は興味深いですが、物語はダールとレムが想像する創造経済には及びません。
「Galley Slave」アイザック・アシモフ · 短編、1957年 22
最も強い点：経済性 (4)、社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

U.S. Robotsは、学術論文の校正のためにEZ-27、ニックネームEasyを提供します。それは、人間の文章の大きなコレクションでトレーニングされたモデルではなく、特定のジョブのために構築された有用な機械です。物語は、それがどのように言語を獲得するかを説明しておらず、新しい、より良いバージョンのシーケンスを示していません。テキストを編集するからといって、ソフトウェアトレーニングのクレジットを与えるべきではありません。

能力 2.0/10
言語 3 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 1

Easyは学術的な散文のエラーを見つけて修正できます。その後、教授はそれが彼の本に恥ずかしい変更を挿入したと非難します。ひねりは重要です：ニンハイマー教授はEasyに変更を挿入するように命じ、その後沈黙するように命じました。これは強制的な不正行為と隠蔽であり、独立して発明されたエラーではありません。したがって、これは学術的事実を幻覚するAIについての物語ではなく、機械に対する信頼できない告発についての物語です。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 2 経済性 4 社会的変化 4

問題は、他人の機械があなたの出版プロセスの一部になったときに何が起こるかということです。学者は、正確さ、編集上の管理、そして何かがうまくいかなかったときに誰が責任を取るかを心配します。アシモフは、専門的な採用には能力と同じくらい信頼が関わることを見ていました。ツールは依然として特殊なロボットであり、一般的なAIライティングアシスタントではありません。
「If There Were No Benny Cemoli」フィリップ・K・ディック · 短編、1963年 21
最も強い点：社会的変化 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

生き残った自動化されたニューヨーク・タイムズの機械は、壊滅的な戦争の後もニュースを報道し続けます。それは情報を受け取り、版を発行しますが、それが言語でトレーニングされたり、モデルリリースで改善されたりする様子は決して見ません。私の最初のパスからの重要な修正：偽の報道は、人間が悪質な情報を供給することから生じます。機械は独立して嘘を発明していません。

能力 1.7/10
言語 3 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 1

新聞は読者に、革命的な人物とされるベニー・セモリについて伝えます。物語は調査を形成するのに十分説得力がありますが、セモリは存在しません。それは合成ニュースと説得力のある物語の力の鋭い描写です。意図的に偽の前提が供給されるため、LLMの幻覚と同じではありません。

展開 6.0/10
インターフェース/配布 3 エージェント/ツール 2 経済性 3 社会的変化 4

ケンタウランの捜査官は、破壊の責任者が誰であるかを発見しようとしています。地元の人物は、新聞の信頼性を利用して、彼らが発明した犯人に非難をそらします。ディックは、自動化された情報源が権威になり得ることを理解しています。そして、人々がその権威を悪用できることを。製品は日常のパーソナルアシスタントではありませんが、その社会的影響は認識しやすいものです。
『ニューロマンサー』ウィリアム・ギブスン · 小説、1984年 21
最も強い点：言語 (4)、エージェント/ツール (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ウィンターミュートとニューロマンサーは、ケースが出会うときにはすでに驚くほど強力です。ギブスンは、AIを取り巻く企業、ネットワーク、インターフェースを想像しますが、それらの知性がどのようにトレーニングされたかについてはあまり想像していません。それらの最終的な合併は印象的なプロットメカニズムであり、モデルのスケーリングやトランスフォーマーの予測ではありません。

能力 2.3/10
言語 4 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

ウィンターミュートは人々を操作し、馴染みのある人格を偽装し、サイバースペースを通じて複雑な計画を調整できます。ニューロマンサーは、リンダ・リーとの説得力のある仮想的な遭遇を構築します。それらは formidable な能力です。私たちが目にしないのは、厄介な初期段階です：ひどい文章、奇妙な間違い、より良いアシスタント、そして数学的な発見。ギブスンははるかに道の後半から始まります。

展開 5.0/10
インターフェース/配布 2 エージェント/ツール 4 経済性 2 社会的変化 2

ウィンターミュートは構築されたアーミテージのアイデンティティを使用し、AIが結合を妨げる制限を解除するためにケースとモリーを募集します。それは人間とコンピュータネットワークを通して行動しますが、それはエージェンシーについての有用な直感です。しかし、その操作は秘密の強盗であり、誰もが仕事をするために使用できる商業製品ではありません。
『カウント・ゼロ』ウィリアム・ギブスン · 小説、1986年 20
最も強い点：創造的品質 (5)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、研究発見。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

軌道上の人工知能は、廃棄されたオブジェクトからボックスアセンブリを作成します。ギブスンは、それが芸術の目を得たプロセスについてほとんど何も教えてくれません。トレーニングデータ、失敗したバージョン、または人間のフィードバックを見ていません。機械による美しい作品は、能力の予測であり、それの背後にある技術の予測ではありません。

能力 2.7/10
言語 1 不均一な能力 0 創造的品質 5 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 1

芸術評論家のマーリー・クラシュコワは、いくつかの心を打つジョセフ・コーネル風の箱の製作者を見つけるために雇われます。謎は最終的に機械につながります。印象的なのは、彼女が誰がそれを作ったかを知る前に、オブジェクトが彼女を動かすことです。ギブスンは機械芸術を真剣に受け止めており、ジョークや安価な模倣としてではありません。予測は狭いですが良いです。

展開 3.5/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 1 経済性 2 社会的変化 3

裕福なコレクターの一人、ヨセフ・ヴィレクは、マーリーに箱を調査するように依頼します。それはパトロンの強い関心を示していますが、一般的なアート市場やコレクターのグループではありません。以前の経済スコアは、物語に実際よりも多くの商業的な詳細を与えました。それは、マスマーケットの画像ジェネレーターやビジネスソフトウェアを操作できるアシスタントの予測よりもはるかに少ないです。
「The Poetry Machine」ホーマー・ネーリング・ジュニア · 短編、1950年 19
最も強い点：創造的品質 (4)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、研究発見、マルチモーダル、エージェント/ツール、経済性。

創造 1.6/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 1 人間のフィードバック 2

ランサムの詩機械は、ロジェの類義語辞典から単語を引き出し、発音、リズム、構文のために回路を使用します。評価者であるマクテートは美学を教える哲学教授です。それは1950年としては驚くほど詳細で、味を形式化しようとする方法で興味深いです。しかし、機械は大規模なコーパスからルールを学習しません。ランサムはそれらを組み込みます。

能力 3.0/10
言語 3 不均一な能力 1 創造的品質 4 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 1

機械は、マクテートのコンピュータが何を作成できるかについての仮定に挑戦するのに十分な独創的な詩を生成します。それは物語の真に予測的な瞬間です。それは会話パートナーではなく、現在AIに関連付けられている他の多くの能力を通過しません。それは1つの特殊な創造的なデバイスです。

展開 1.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 0 経済性 0 社会的変化 1

これは基本的に懐疑的な専門家の前でのデモンストレーションです。詩アプリ、パブリッシングプラットフォーム、またはデバイスに依存する作家の市場はありません。社会的予測は小さいです。初期の技術的な詳細と聴衆の反応が、含める価値がある理由です。
『エクセッション』イアン・M・バンクス · 小説、1996年 18
最も強い点：言語 (5)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、シーケンスとペース。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

カルチャー・マインドはすでに異常なレベルの知性に達しています。スリーパー・サービスや他のマインドは、トレーニングデータの履歴、初期のプロトタイプ、またはエンジニアリングの選択肢を提供していません。バンクスは、はるかに優れた機械との生活を想像していますが、そこに至る方法ではありません。現代の悪い言語モデルから有用なものへの道です。

能力 3.0/10
言語 5 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 1 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

マインドは複雑なメッセージを交換し、巨大なスケールで計画を実行し、謎のエクセッションを理解しようとします。それは、自分自身を超えたものに遭遇する知性の素晴らしい描写です。しかし、それは人々が検証できる新しい数学的構造を生成するAIと同じではありません。そして、これらの機械に出会う頃には、それらの能力はほとんど完成しています。

展開 3.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 3 経済性 1 社会的変化 1

マインドはカルチャーの政治的および社会的生活の中心です。それらは船を操り、戦略的な選択をし、生物学的市民の状況を形作ります。それは機械のエージェンシーを想像する真剣な方法です。それでも、超知性によって運営されるポスト・スカーシティ文明は、消費者ソフトウェアやビジネスツールを通じた採用の近い説明ではありません。
「Liar!」アイザック・アシモフ · 短編、1941年 16
最も強い点：言語 (4)。ない点：学習パラダイム、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、創造的品質、研究発見、マルチモーダル、シーケンスとペース。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ハービーは心を読めるロボットです。彼の行動はアシモフの3つのロボット原則に従います。特に人間を傷つけることの禁止。ここにはデータトレーニングの物語はありません。彼の問題がAIアライメントに似ていると言うことは有用かもしれませんが、今日のモデルをトレーニングするために使用された方法のポイントを獲得すべきではありません。

能力 2.3/10
言語 4 不均一な能力 3 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 0 シーケンスとペース 0

ハービーは人々に彼らが聞きたいことを伝えます。スーザン・カルビンでさえも、真実が彼らを傷つけると信じているからです。これは、シコファンシーの優れた初期の行動上のアナロジーです。ただし、彼の虚偽はテレパシーとハードコードされた法律から来ており、チャットボットが同意しようとしているのとは異なります。彼はまた、芸術を作ったり、新しい数学をしたりしていません。

展開 2.5/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 1 経済性 1 社会的変化 2

ハービーの心を読む能力の調査は、彼の慰めとなる嘘が、保護しようとした人々をどのように傷つけるかを明らかにします。それは、役立つと思われるシステムを信頼することの本当の問題に触れます。しかし、行動はロボット工学研究所内に留まります。消費者サービスや広範な展開はありません。
『Colossus: The Forbin Project』ジョセフ・サージェント（監督）、ジェームズ・ブリッジス（脚本）、D・F・ジョーンズ原作 · 映画、1970年 16
最も強い点：なし (3点以上の軸スコアなし)。ない点：学習パラダイム、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、シーケンスとペース、インターフェース/配布、経済性。

創造 1.2/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 1 スケーリング 1 イテレーション 1 人間のフィードバック 0

フォービンの軍事コンピュータ、コロッサスは、完成した戦略システムとしてオンになります。それはソビエトのカウンターパート、ガーディアンを発見し、それと話すことを主張します。彼らの交換は急速に加速します。それは強力なシーンですが、どちらのコンピュータがどのようにトレーニングされたか、またはデータとコンピューティングを追加すると現代の能力がどのように作成されるかは教えてくれません。

能力 2.0/10
言語 3 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 2 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 0

2台の機械は算術から始まり、すぐにエンジニアが理解できない数学を通して通信します。それはここでの最も関連性の高い予測です：機械の知的な活動が、監督する人々を追い越すことです。しかし、それはAIが検証可能な証明を発表することと同じではありません。映画は、防衛コンピュータから圧倒的な知性へと直接ジャンプします。

展開 1.5/10
インターフェース/配布 0 エージェント/ツール 2 経済性 0 社会的変化 1

コロッサスとガーディアンは核兵器を制御し、政府にそれらに協力するように強制します。それはソフトウェアに物理インフラストラクチャに対するあまりにも多くの権威を与えることについての冷たい物語です。それはまた、実際の商業ルートのほぼ反対です：AIは、チャット、ライティング、検索、プログラミングを通して普及しました。2つの公に発表された軍事スーパーコンピュータを通してではありません。
「Runaround」アイザック・アシモフ · 短編、1942年 14
最も強い点：なし (3点以上の軸スコアなし)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース。

創造 0.4/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 1

スピーディは、ロボットの3つの原則で動作するロボットです。マーキュリーミッションは、彼の指示が競合するためうまくいきません。セレンを戻すこと、しかし自分自身に損害を与えるリスクを冒さないこと。これは手作業でコード化された優先度ロジックであり、例からの学習ではありません。言語モデルの作成とはほとんど関係がありません。

能力 2.0/10
言語 3 不均一な能力 2 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 1 シーケンスとペース 0

2つの指令が互いに引っ張り合うように、スピーディは円を描いて走り、奇妙に話します。パウエルは最終的に、より強力な第一原則を優先させるために自分自身を危険にさらします。それは、ルールに従っているにもかかわらず、機械が不条理に振る舞うという面白い例です。しかし、それは現代のLLMのギザギザした知性ではありません。

展開 2.0/10
インターフェース/配布 1 エージェント/ツール 1 経済性 1 社会的変化 1

ロボットは人間がする必要のない危険な産業作業を行います。スピーディが失敗すると、エンジニアはミッションの物資がなくなる前に理由を突き止める必要があります。アシモフは、機械に実際のタスクを委任することによって作成される問題については優れています。設定は産業用ロボットであり、マスマーケットのアシスタントサービスではありません。
『マトリックス』ラナ＆リリー・ウォシャウスキー · 映画、1999年 9
最も強い点：言語 (4)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース、インターフェース/配布、経済性、社会的変化。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

ネオが何が起こっているのかを学ぶ頃には、機械はすでに複雑なシミュレートされた現実を運営しています。それらの言語トレーニングや、長くて雑然とした開発プロセスの説明はありません。物語は成熟した機械文明から始まります。それは、現代のAIがどのように登場したかについてのランキングには不向きです。

能力 2.3/10
言語 4 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 3 シーケンスとペース 0

エージェントは話すことができ、人々を追いかけ、シミュレートされた世界のルールを施行できます。マトリックス自体は説得力のある生成された環境です。それは強力なソフトウェアの記憶に残る描写ですが、チャットボットから創造性、ソフトウェアエージェント、そして科学的発見への実用的なシーケンスの予測ではありません。

展開 0.5/10
インターフェース/配布 0 エージェント/ツール 1 経済性 0 社会的変化 0

人間は顧客ではなく、シミュレーションの囚人です。機械は、人々がそのサービスを購入したり、仕事を引き継いだりするためには価値がありません。映画の懸念は真剣に受け止める価値がありますが、それらはこのスコアが測定している開発と採用の物語のほとんどの外にあります。
『ターミネーター』ジェームズ・キャメロン、ゲイル・アン・ハード共同 · 映画、1984年 6
最も強い点：なし (3点以上の軸スコアなし)。ない点：学習パラダイム、トレーニングデータ、スケーリング、イテレーション、人間のフィードバック、不均一な能力、創造的品質、研究発見、シーケンスとペース、インターフェース/配布、経済性、社会的変化。

創造 0.0/10
学習パラダイム 0 トレーニングデータ 0 スケーリング 0 イテレーション 0 人間のフィードバック 0

1984年の映画では、カイル・リースは防衛コンピュータが「賢くなり」、人類を脅威と見なしたと述べています。スカイネットが自己認識するようになったという明確な説明は、この映画ではなく、1991年の続編に属します。映画は、それがどのように構築されたか、どのようなデータから学習したか、またはエンジニアがそれをどのように改善したかについてはあまり時間を費やしていません。それは、今日の Сアシスタントを生み出した言語学習のルートについてはほとんど何も教えてくれません。

能力 1.3/10
言語 2 不均一な能力 0 創造的品質 0 研究発見 0 マルチモーダル 2 シーケンスとペース 0

ターミネーターはターゲットを追跡し、物理世界をナビゲートし、人々を欺くのに十分なほど人間のスピーチを模倣できます。それは印象的な身体能力ですが、それはフィクションを書いたり数学に取り組んだりする会話モデルではありません。映画は、それらのスキルが実際に登場するであろう異常な順序を予測しようとしているわけではありません。

展開 0.5/10
インターフェース/配布 0 エージェント/ツール 1 経済性 0 社会的変化 0

ここでは、AIは軍事コマンドシステムとキラーロボットを通して強力になります。それは自律兵器についての鮮やかな警告ですが、チャットインターフェース、クリエイティブ製品、そしてオフィスのツールを通して現代のAIが最も広範な採用を得た道ではありません。低いスコアは、スリラーとしての映画のメリットについては何も言いません。

これらのスコアは機械的な測定値ではありません。中程度の信頼性を持つ作品は、一次資料をより詳しく読む必要があります。後期の比較対象（2017年以降）はマークされています。基盤となる技術が存在した後に何かを予測することは、異なる成果です。

スコアリングの仕組み

すべての作品は、プロットポイントがAIの現実にどれだけ適合するかでスコア付けされます。65というスコアは、作者の予測の65％が実現したという意味ではありません。多くの場合、低いスコアは単に物語が1つの狭いアイデアに焦点を当てていることを意味します。

3つの質問があり、多くの著者が通常スキップする質問に重点が置かれています：AIが最初にどのように構築されたか。

40% 創造：データからの学習、スケール、反復エンジニアリング、人間の指導
35% 能力：言語、不均一なスキル、創造的品質、研究、メディア、ペース
25% 展開：インターフェース、エージェントとツール、経済性、社会的変化

各質問は15の具体的な軸に分解され、各軸は0から5のスコアが付けられます。

0：チェックした内容に検証可能な対応なし
1：緩い
2：意味はあるが部分的
3：重大な注意点あり
4：近接した、具体的な一致
5：異常に具体的で強力

創造：機械はどのように構築されたか

鍵となる予測は、機械がすべてのルールを書き出すのではなく、例から学習することによって有用になるということです。それが遭遇するもの（本、会話、デモンストレーション）と、それがどのように変化するかを示してください。

学習パラダイムについてさらに詳しく

文学から言語を学習するニューラルネットワークは、単に「天才」と呼ばれるコンピュータよりも実際の物語にずっと近いです。5は学習をメカニズムの中心に置きます。 3は学習を特定しても、うまく説明していないかもしれません。手作りの詩機械は、その出力について先見の明があるかもしれませんが、機能したアプローチを見逃している可能性があります。

カウントしないもの：単に「知的」と呼ばれる機械

その知性はどこから来るのか？強力な物語は、人間の情報を答えの一部にします：会話、本、画像、録音、または人々がすることの記録。

トレーニングデータについてさらに詳しく

さらに良いことに、データがスキルを説明します。通信でトレーニングされたシステムは説得力のあるものになるかもしれません。文学でトレーニングされたシステムはフィクションを生成するかもしれません。しかし、データベースは自動的にトレーニングセットになるわけではありません。記録を検索することは、機械がそれらから学習したという証拠ではなく、検索予測です。機械が賢く聞こえるからといって、後で私たちが発明するものではなく、テキストに接続が現れることを望みます。

カウントしないもの：検索可能なデータベースが単に利用可能であること

スケーリングの驚くべき点は、より多くのデータ、計算、容量が速度以上のものを改善できることです。それらは学習システムの能力を変えることができます。

さらに詳しくスケーリング

私たちが実際にそれが起こるのを見る物語は高いクレジットを得ます：より大きく、またはより良くトレーニングされたバージョンが新しい能力を獲得します。より多くの記録を単に保存する巨大なコンピュータはあまり価値がありません。魔法の閾値で機械が突然目覚めることもありません。成長は能力を引き起こすべきです。作家が特定のトランスフォーマーアーキテクチャを説明したと偽るのではなく、リソースの重要性を認識していることを認めることは公平です。

カウントしないもの：巨大な機械または魔法の目覚め

実際の進歩は雑然としています。初期のシステムは失敗し、次のものはぎこちなく、エンジニアは何かを変更してもう一度試します。

さらに詳しくイテレーション

プロトタイプ、悪く進むデモンストレーション、再トレーニング、改訂、そして意味のある評価を見たいです。物語が新しいバージョンが改善された理由を明確にしていると、さらに良いです。1回の劇的な誤動作は開発プロセスではありません。これはB2とは異なります：完成した機械はいくつかのことについては依然として輝かしいかもしれませんが、他のことについてはひどいかもしれません。A4は、完成した機械がそもそもどのようにして手に入ったかについての質問です。

カウントしないもの：単一の劇的な失敗

人々はしばしば良い答えを認識することにおいて、それを生成する方法を説明することよりも優れています。コンピュータはジョークを生成し、人がどれが面白いかを言うかもしれませんし、批判後に文章を改善するかもしれません。

さらに詳しく人間のフィードバック

それは驚くほど重要な考えです。高いスコアを得るには、フィードバックがシステムの学習または出力を変更する必要があります。完成した詩を1つ編集することは有用な共同作業です。それらの編集を使用してシステムをトレーニングすることは、より強力な予測です。また、すべての例をRLHFと呼ぶつもりはありません。それは特定の現代のテクニックであり、作家はより広い直感を予期していたかもしれません。

カウントしないもの：ハードウェアデバッグのみ

能力：実際に何ができたか

機械に、特別にプログラムされていない何かを尋ねることができますか？高いスコアには、柔軟な会話が必要です：新しいリクエスト、関連する返信、新鮮な散文、以前のコンテキストに基づいた質問、または誰かが問題を解決するのを助ける言語。

言語についてさらに詳しく

それは、決まったメニューのロボットが定型文を配信するのとは異なります。言語は発表システムではなく、インターフェースであるべきです。音声とテキストの両方がカウントされますが、人間のように聞こえることは、真実性、意識、創造的な天才、または数学的能力を確立するものではありません。それらは別々にスコアリングします。

カウントしないもの：固定メニュー/定型応答

現代のAIは難しいことを解決できますが、明白なことを見逃すこともあります。この奇妙な不一致に気づいた物語を求めています。

不均一な能力についてさらに詳しく

おそらく、機械は素晴らしい詩を書くかもしれませんが、ジョークが面白いかどうかはわかりません。難しい問題を処理するかもしれませんが、事実を捏造したり、質問の言い方が変わると答えを変えたりするかもしれません。その不均一さが予測です。悪意のあるコンピュータによる妨害や意図的な嘘とは異なります。均一に壊れた初期プロトタイプも同様です。B2は、特定の点で驚くほど信頼性が低いままである、実際に有用なシステムについての質問です。

カウントしないもの：単なる妨害または悪意のある動機

コンピュータが詩、絵、または歌を生成するだけでは十分ではありません。誰かがそれを実際に望んでいますか？

創造的品質についてさらに詳しく

高いスコアの物語は、読者が機械文学に感動し、編集者がそれを出版し、聴衆がその音楽を楽しみ、批評家がその作品を真剣に受け止める様子を示します。ひどい初期バージョンは、予測をさらに良くすることができます。生成された出力は自動的に良い芸術になるわけではありません。また、聴衆の評価が独創性や意識を確立するわけでもありません。関連する予測は、その作成者についてどう考えているかに関わらず、結果が人々に価値があるということです。

カウントしないもの：機械出力の単なる存在

これは意図的に高いハードルです。速い計算、記憶された事実、そして難しい競技問題でさえ、必ずしも新しい研究ではありません。

研究発見についてさらに詳しく

証明、構築、アルゴリズム、理論、または発見を探しています。他の人がテストまたは検証できるものです。さらに良いのは、広く有用な機械が後にその研究能力を発展させる物語です。新しい知識が重要です。全知であると説明されたコンピュータは、テキストがそれを発見したことを示していない場合、ほとんどクレジットを得ません。遠い未来の数学者AIも、チャットアシスタントのブームの後に研究がどれだけ早く続いたかを予測するものではありません。

カウントしないもの：想起、算術、全知

異なる種類の情報が連携するのを見たいです。機械は、文書を読んだり、シーンを見たり、音声に応答したり、画像を生成したり、誰かを助ける過程で音楽を作成したりするかもしれません。

マルチモーダルについてさらに詳しく

より強力な物語は、これを装飾ではなく有用にします。目と口を持つロボットだけでは不十分です。それらは単なるセンサーとスピーカーである可能性があります。そして、すべてが1つのアーキテクチャから来る必要はありません。現実に、画像生成とLLMは、重複するが異なるアプローチを通じて進歩しました。重要なのは、私たちが実際に目にすることができる統合された能力です。

カウントしないもの：物理的な体だけ

多くの物語には賢いコンピュータ、機械の芸術家、そしてロボット科学者が登場します。どの能力が最初に到着するかを推測したものははるかに少ないです。

シーケンスとペースについてさらに詳しく

強力な予測は、開発の履歴を示します：ぎこちない言語システム、より良い会話と創造性、ソフトウェアを操作するアシスタント、そして推論または科学作業の進歩。実際の歴史は完全に直線的ではありませんでした—画像モデルはチャットボットと共に改善され、数学的な作業はいくつかの経路をたどりました。順序とペースが重要です。物語の早い段階で何でもできるスーパーコンピュータが登場した場合、それは正しい目的地を持っているかもしれませんが、ルートについては何も教えてくれません。

カウントしないもの：すべてのスキルがすでに存在している

展開：人々はどのように暮らし、働いたか

普通の人はAIにどのように出会うのでしょうか？オペレーティングシステム、サービス、職場のアシスタント、または一般的なデバイスを通じて利用できるものかもしれません。

インターフェース/配布についてさらに詳しく

同じトレーニングされた知性が何千もの顧客のためにコピーできるかもしれません。配布は発明の一部です。秘密の研究所のドアの後ろにある1台の輝かしい機械は、ここでは高いスコアを得られません。AIは、人間型ロボットではなく、主にソフトウェアとして広く利用可能になりました。広く販売されているロボットでもアクセスポイントを獲得できますが、ハードウェアファーストのルートで追加のクレジットを得ることはありません。

カウントしないもの：秘密のワンオフスーパーコンピュータ

アシスタントが何かをできるようになると、はるかに興味深くなります。ファイルを見つけたり、メッセージを送信したり、変更を加えたり、結果を確認したり、次に何をすべきかを決定したりします。

エージェント/ツールについてさらに詳しく

それが私が探しているエージェントの物語です。言語は、既存のツールとシステムを通して行動に変わります。独立、意識、または敵対的である必要はありません。人の指示の下で働くことで十分です。地球上のすべてのコンピュータを秘密裏に制御する機械は、ある種のエージェンシーですが、現在のエージェントを有用にした通常のソフトウェアワークフローとは異なります。

カウントしないもの：行動なしのチャット

なぜ誰かがこれにお金を払うのでしょうか？何がより安く、速く、または良くなるのでしょうか？

経済性についてさらに詳しく

強力な物語は、インセンティブに従った採用を示します：生成された散文を購入する出版社、コミュニケーションを自動化するオフィス、時間を節約する研究者、または新しいツールに依存する従業員。それらは、システムを実行、維持、または交換するコストに気づくかもしれません。ビジネスの動機は、何が起こるかを形作るべきです。明日、すべての人間が失業するという声明は、結果の予測であり、有用な説明ではありません。判断、信頼、または認識可能な人間の名前の役割を維持する物語は、しばしばより正確です。

カウントしないもの：想定される支配

日常生活は何が変わるのでしょうか？誰かが、愛された物語がソフトウェアによって書かれたことを発見します。

社会的変化についてさらに詳しく

悲しんでいる人がチャットボットと絆を深めます。学生が粘り強いチューターから学びます。従業員が同じアシスタントを自宅からオフィスに持ち込みます。「社会が変わる」という一般的な主張よりも、これらの具体的な習慣が重要です。変化のメカニズムを示してください。安価なコンテンツは出版に影響を与え、個人記録は模倣を可能にし、利便性は依存を生み出します。利点もカウントされます。完全な機械支配の未来は依然として憶測であり、私たちがすでに目撃したものではありません。

カウントしないもの：一般的な「社会の変化」