<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><font size="4" face="tahoma, sans-serif"><b>In the name of completeness I figured I should ask Gemini the same question that I asked Claude and GPT, you can see its Full response below but Gemini's  last line was: "<span style="background-color:transparent"><u>Forecast</u>:</span><span style="background-color:transparent"> </span><span style="background-color:transparent"><i>18%</i></span><span style="background-color:transparent"><i> probability of a positive resolution by December 31, 2030</i>".</span></b></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="4" face="tahoma, sans-serif"><b><span style="background-color:transparent"><br></span></b></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="4" face="tahoma, sans-serif"><b><span style="background-color:transparent"><u>ME</u>:</span></b></font><font size="4" face="tahoma, sans-serif"><b>I want you to think like a super forecaster when answering this question. "By December 31, 2030, does there exist an AI system, possibly using external tools, code execution, retrieval, and orchestration of other AI models but not specialized robotic hardware, that is recognized by broad expert and scientific consensus as matching or exceeding the best documented human performance, within roughly comparable time and cost, on essentially every cognitive task that has an objective or intersubjectively-agreed success criterion (math, science, programming, forecasting, strategy games, engineering, legal/medical/financial analysis, etc.) — doing so at least as consistently as elite human experts — with tasks gated by legal or biological status, tasks with no objective quality standard, and tasks bottlenecked by physical embodiment (not just fine dexterity, but also raw speed, strength, and endurance) all excluded?</b></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="4" face="tahoma, sans-serif"><b><br></b></font></div><div class="gmail_default" style=""><b style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:large">Gemini: "</b><span style="background-color:transparent"><font size="4">To approach this question with the rigor of a superforecaster, we must strip away both techno-optimist hype and biological exceptionalism. We must focus strictly on the resolution criteria, weigh the "inside view" (technological trajectory) against the "outside view" (historical base rates of technological consensus), and identify the critical bottlenecks.</font></span></div><p><font size="4">Here is a probabilistic breakdown of why this specific, highly constrained definition of AGI (often referred to as "Strong Drop-in AGI") is a formidable hurdle by December 31, 2030.</font></p><h3>. Deconstructing the Resolution Criteria</h3><p><font size="4">The prompt establishes an incredibly high bar. To resolve positively, the system must not just be "smart"; it must meet all the following conditions simultaneously:</font></p><ul><li><p><font size="4"><b>Peak Capability:</b> Matches or exceeds the <i>best documented human performance</i> (not just the average professional, but the elite).</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Universality:</b> Applies to <i>essentially every</i> objective cognitive task (math, engineering, strategy, law, finance).</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Reliability:</b> Acts at least as consistently as elite humans.</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Efficiency:</b> Operates at roughly comparable time and cost.</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Sociological Threshold:</b> Recognized by <i>broad expert and scientific consensus</i>.</font></p><h3><font size="4">2. The Case for Positive Resolution (The "Inside View")</font></h3><p><font size="4">There are strong trend lines suggesting massive capability overhangs that could be unlocked by 2030 (roughly 4.5 years from today, July 2026).</font></p><ul><li><p><font size="4"><b>Compute Scaling & Investment:</b> Trillion-dollar infrastructure investments are already in motion. If scaling laws (predictable performance improvements relative to compute/data) hold through the next two orders of magnitude,<u> the raw pattern-matching and generation capabilities of models will be staggering</u>.</font></p></li><li><p><font size="4"><b>System 2 / Test-Time Compute:</b> We are already seeing the shift from pure autoregressive next-token prediction to "reasoning" models that utilize reinforcement learning and test-time compute to explore solution trees (e.g., AlphaGeometry, early self-play reasoning models).</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Tool Use and Orchestration:</b> The prompt explicitly allows external tools and code execution. AI does not need to perfectly simulate a physics engine in its weights; it just needs to know how to write the code to run a Python simulation. Agentic scaffolding (AI orchestrating other AI tools) drastically lowers the barrier to general capability.</font></p><h3><font size="4">3. The Cruxes (Why this likely resolves negatively by 2030)</font></h3><p><font size="4">Despite rapid progress, several severe bottlenecks make a positive resolution by 2030 highly unlikely based on this strict definition.</font></p><h4><font size="4">A. The "Best Documented Human" Benchmark</font></h4><p><font size="4">Matching a 95th percentile programmer or a junior lawyer is fundamentally different from matching the <i>best documented human performance</i>. The elite human edge in fields like theoretical physics, novel mathematics (e.g., Terence Tao), or high-stakes financial strategy relies on extreme abstraction, out-of-distribution intuition, and multi-year focused persistence. Current AI architectures are exceptional at interpolating within human data distributions, but generating world-class <i>extrapolative</i> novel insights consistently is structurally difficult for models trained on existing data.</font></p><h4><font size="4">B. The Error-Compounding Bottleneck in Long-Horizon Tasks<span class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"> </span><span style="font-weight:normal;background-color:transparent">Elite human tasks are rarely single-turn queries. Engineering a novel aerospace component or conducting a multi-month scientific research project requires executing tens of thousands of sequential steps.
Even if an AI agent has a 99.9% success rate per step, over a 1,000-step autonomous task, the probability of successful completion without catastrophic compounding error drops to ~36%. Elite humans self-correct intuitively; AI agents currently struggle to recognize when they have drifted fundamentally off track over long time horizons.</span></font></h4><h4><font size="4">C. The "Comparable Time and Cost" Constraint</font></h4><p><font size="4">To match an elite researcher, an AI might need to generate millions of reasoning trees and simulate countless dead ends. While compute is scaling, the <i>cost</i> of running massive ensembles of frontier models for long-horizon agentic tasks remains exorbitant. By 2030, achieving peak human capability might be technically possible, but doing so within the "comparable cost" of hiring an elite human (who runs on ~20 watts of biological power) is a massive economic headwind.</font></p><h4><font size="4">D. The Sociological Bottleneck (Broad Consensus)</font></h4><p><font size="4">This is perhaps the strongest barrier. Even if the requisite AI system is brought online in early 2029, achieving <i>broad expert and scientific consensus</i> by December 31, 2030, is nearly impossible.
Scientific consensus requires rigorous peer-reviewed benchmarking, replication of results, and exhausting debates over whether the AI actually "solved" the tasks or merely regurgitated contaminated training data. Skeptics will continually move the goalposts, demanding multi-year longitudinal studies to prove the AI matches elite human consistency. Eighteen months is generally not enough time for the scientific community to reach consensus on a paradigm-shattering claim.</font></p><h3><font size="4">4. Synthesis and Forecast</font></h3></li><ul><li><p><font size="4"><b>Base Rate:</b> Historically, the final 10% of autonomous reliability in complex systems (e.g., self-driving cars) takes vastly longer than the first 90%.</font></p></li><li><p><font size="4"><b>Timeline:</b> We have ~4.5 years from mid-2026. While we will likely see AI systems match elite humans in <i>narrow, highly structured</i> objective tasks (like proving specific mathematical theorems or dominating complex strategy games), generalizing this to <i>essentially every</i> objective task—especially those requiring long-horizon novel research—will take longer to engineer.</font></p></li><li><p><font size="4"><span style="background-color:transparent">Factor</span><span style="background-color:transparent">Probability Adjustment</span><b style="background-color:transparent">Compute & Algorithmic Scaling</b><span style="background-color:transparent">++ (Pushes probability up)</span></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Tool Use & Agent Orchestration</b><span style="background-color:transparent">++ (Pushes probability up)</span></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Requirement: "Best documented human"</b><span style="background-color:transparent">-- (Pushes probability down)</span></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Requirement: "Long-horizon reliability"</b><span style="background-color:transparent">--- (Strongly pushes down)</span></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Requirement: "Broad scientific consensus"</b><span style="background-color:transparent">--- (Strongly pushes down)</span></font></p><p><font size="4"><br></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Final Assessment:</b><span style="background-color:transparent"> While highly capable, economically transformative AI agents will undoubtedly exist by 2030, a system that meets the absolute upper-bound criteria of this prompt—matching the </span><i style="background-color:transparent">greatest living human minds</i><span style="background-color:transparent"> across </span><i style="background-color:transparent">all</i><span style="background-color:transparent"> objective fields, reliably, at cost-parity, with universal scientific agreement—is highly improbable within this timeframe.</span></font></p></li><li><p><font size="4"><b style="background-color:transparent">Forecast:</b><span style="background-color:transparent"> </span><u><b style="background-color:transparent">18%</b><span style="background-color:transparent"> </span><span style="background-color:transparent">probability of a positive resolution by December 31, 2030.<span class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">"</span></span></u></font></p></li></ul></ul></li></ul><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="4"><u><br></u></font><div style="color:rgb(80,0,80)"><b><font face="tahoma, sans-serif"><font size="4">John K Clark    See what's on my list at  </font><font size="6"><a href="https://groups.google.com/g/extropolis" rel="nofollow" target="_blank">Extropolis</a></font></font></b></div><font size="1" color="#ffffff">ycj</font><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div></div>