Potrebbe essere che il principale sblocco di questa ondata di AI non sia l'intelligenza superintelligente generalizzata, ma la capacità di investire molte risorse in un dato dominio problematico in modo efficace. In passato, questo era molto difficile perché la maggior parte delle soluzioni si riduceva all'ingegneria del software, che è notoriamente difficile da accelerare con capitale aggiuntivo. Il sovrafinanziamento è storicamente stato un ottimo modo per rovinare un grande progetto o un'azienda. Tuttavia, questi modelli sono davvero approssimatori universali di funzioni. E come settore abbiamo affinato la capacità di applicare capitale aggiuntivo all'addestramento (pre e post) per ottenere soluzioni sempre migliori in un insieme molto ampio di domini (linguaggio, scienza, codice, matematica, robotica, ecc.). Che un singolo modello con intelligenze super generali emerga da questo o meno, l'impatto potrebbe essere molto simile: un modo sistematizzato per applicare direttamente grandi quantità di capitale ai domini problematici. E in quel mondo, il principale limite alla risoluzione di qualsiasi problema adatto è il valore economico del problema che si sta risolvendo. O la volontà collettiva di risolverlo indipendentemente.