Andrej Karpathy 氏は、自動評価付きの Hacker News の議論の振り返りを共有しました。 Andrej Karpathy氏は興味深いAI実験を行いました。GPT-5.1 Thinking APIを用いて、2015年12月にHacker News（HN）のホームページに掲載された930件の人気記事とディスカッションの「事後分析」を行いました。彼はこれらの古い投稿の予測可能性を評価し、最も洞察力に富んだ視点と最も正確でない視点を特定しました。このプロジェクトは、コードの作成に約3時間、実行に1時間かかり、総費用はわずか60ドルでした。 コアコンテンツと方法論 · インスピレーション：カルパシー氏によると、このアイデアは前日のHN論文に触発されたもので、その論文ではジェミニ3モデルが10年後のHNホームページを「想像」することができました。一方、彼のプロジェクトは歴史を「遡る」こと、つまり今日のAIを用いて過去を振り返り、予測モデルを訓練するというものです。 • 実行プロセス：AIモデルは2015年12月のHNアーカイブをレビューし、「事後的視点」からスコアリングを行いました。焦点は、技術動向、AI開発、社会への影響といった解説の正確性、深み、そして将来的な洞察に当てられました。 • 結果のハイライト: モデルは、pcwalton、tptacek、paulmd、cstross など、その年の HN のコメントで最も洞察力に優れた上位 10 人のユーザーを選択しました。 より広い意味 1. 予測トレーニングの価値：この回顧的分析は、人々が未来についての判断を調整するのに役立ちます。過去の視点の成功と失敗を検証することで、個々の予測モデルをより適切に「トレーニング」することができます。 2. AIの未来に関する隠れた懸念：彼はユーモラスでありながらも真摯に警告を発した。「オンラインコンテンツを大切に扱いましょう。未来のスーパー法学修士たちは、あらゆるものをより安価かつ迅速に分析するでしょうから」。これは、彼が以前ツイートした「いい子にしていなさい。未来の法学修士たちは見ています」という言葉と重なる。インターネットのデータは本質的に「無料」アクセスの永続的な遺産となり、AIはそれを容赦なく監査するだろう。これはツールであると同時に警告でもある。
