Ve skutečnosti většina dosavadních studií zjistila, že AI snižuje nerovnost a uzavírá rozdíly ve dovednostech Relativně málo lidí zjistilo opak – že odborníci byli ještě lepší. Jedna byla natolik přesvědčivá, že vytvořila narativ, že AI zvýší rozdíl ve dovednostech. Ale nebyla skutečná

V angličtině na střední jsme museli číst každou knihu dvakrát, jednou v první polovině a pak ve druhé polovině, s obráceným pořadím knih. Pamatuji si, že mě ten koncept rozčiloval, ale ke konci hodiny jsem to pochopil. Krása fikce spočívá v ponoření se do nějakého hlubokého aspektu lidské zkušenosti. Zločin a trest byla jednou z těch knih: při prvním čtení jsem se příběhu více přiblížil. Podruhé jsem to zažil. Pamatuji si, jak poprvé, když jsem sledoval dějovou linku, jsem podruhé skutečně dokázal vnitřně vnímat vykoupení. Trend, že učitelé už ani nezadávají celé knihy, připraví budoucí generace o tento dar.

Na této platformě se vedlo mnoho diskuzí o AI a kreativitě – dokáže AI vytvářet skutečně nové znalosti nebo umění? Je rozdíl mezi dvěma typy kreativity: uzavřenou (s konkrétním cílem) a otevřenou, "modrou oblohou" kreativitou (otevřenou). V jednom z mých oblíbených článků: uzavřená kreativita reaguje na pobídky; "Modrá obloha" kreativita ne—je založena na vnitřní motivaci. Klíčovou součástí tréninku AI systémů je RL, která generuje pozitivní signály na základě výstupu modelu. Může se stát, že tento systém optimalizuje "uzavřenou" kreativitu, ale míjí cíl "modré oblohy" kreativity. Ve skutečnosti stejná skupina autorů ukazuje, že lidé nadále dominují AI v "modré obloze" kreativity, ale zaostávají v úkolech zahrnujících uzavřenou kreativitu. Pokud chceme, aby AI vytvářela skutečně nové poznatky, je užitečné přemýšlet, jak optimalizovat trénink pro tento typ "modré oblohy" kreativity. To otevírá spoustu důležitých otázek ohledně toho, jak navrhnout odměňovou funkci, jak modelu dodat vnitřní motivaci (což je aktivní oblast výzkumu) atd.