La IA personal no tiene que controlar tu vida para cambiarla; solo debe retroalimentar tu comportamiento claramente. Al ver la IA como bucles de retroalimentación en lugar de mayordomos, la conversación sobre 'agentes' se invierte.
Este artículo introduce la algometría, un marco para series temporales cuya evolución depende de los algoritmos predictivos que las pronostican. Distingue el riesgo histórico del riesgo de despliegue, demostrando que el riesgo de despliegue no es identificable solo a partir de datos históricos pasivos y que las clasificaciones de modelos históricos pueden invertirse bajo la aglomeración.
La Ley del Doble Bucle describe cómo los sistemas de auto-reparación pueden, paradójicamente, dañar la estabilidad del sistema. Esto ocurre debido a bucles de retroalimentación que intensifican los problemas en lugar de resolverlos.