這段訪談為了長度與清晰度進行了輕微編輯。Nick Statt 說：「大家好，歡迎收聽 Decoder，這是 Nilay 關於大創意和其他問題的節目。我是資深製作人 Nick Statt。今天與我一同的是我們全新的監製 Greg Ott。」Greg Ott 說：「大家好，Nilay 也在這裡。他是這個節目的主持人，他的名字也在節目名稱裡，所以很合理。」
Nilay Patel 說：「確實如此。我們在節目中沒有足夠頻繁地提到我的名字。我們應該一直這樣做。我應該這樣做。歡迎收聽由 Nilay Patel 主持的 Decoder。」Greg Ott 說：「就像 Nick 說的，這是 Nilay 的節目，我們正在做一集聽眾信箱。
我們會瀏覽所有回饋。因為你們會聽到每一集的結尾，我們知道你們會。我們確實提到我們會閱讀收到的每一封電子郵件。Nick，你可以證明這一點。我們收到大量的電子郵件，而且我們確實會閱讀所有內容。這是真的嗎？」
Nick Statt 說：「我們現在會收到 YouTube 留言。我們收到許多 The Verge 留言。我們還收到 Spotify 留言以及 Bluesky、Threads 和其他地方的貼文。所以是的，我們收到很多回饋。」他補充：「我覺得承諾會閱讀所有 YouTube 留言，這對我們來說是一種情感上的承諾，但我們確實會閱讀所有內容。」
Greg Ott 說：「我們確實會。」Nick Statt 說：「我會閱讀 Spotify 上的每一則留言。我會閱讀每一則，因為那些評論通常都非常直接。」Greg Ott 說：「是的。它們有點像未經雕琢的寶石。因為他們試圖建立這個小社群，所以有人可能會閱讀這些評論，因為它可能只有六則留言，而不是 YouTube 影片的六百則。」
Nick Statt 說：「我們上次做聽眾信箱是在四月，當時我們說會多做幾集。所以我們又回來了。現在是九月。我們已經過了幾個月。我們進行了許多非常重要的訪談。所以，是的，我們就開始吧。」Greg Ott 說：「我們將從你發布的『軟體腦』影片開始。這是人們評論最多的一件事。」
Greg Ott 繼續說：「這是過去六個月來討論度最高的節目。The Verge 網站上有數百條評論，YouTube 上也有數百條評論，Spotify 上有數十條評論，還有大量的電子郵件。我們想從這裡開始，因為很多回饋都是正面的，人們很少給我們大量的負面回饋。我們收到很多『做得好』的讚美。」
Greg Ott 說：「我高中認識的一個人剛給我發了電子郵件——嗨 Dean——說他多麼喜歡我們的 Kathy Hochul 那一集。所以人們喜歡這個節目，但對於這一集，我們在 The Verge 上收到了一些負面評論，我們稍後會談到。」他補充：「不過，我們想談的一件事是讀者提出關於 Nilay 咆哮的想法。你有效地展現了你內心的 Dennis Miller，並真正表達了你對某件事的看法。」
Greg Ott 說：「對於這一集，一位聽眾寫道：『剛聽了「人們不渴望自動化」，我只能說人們渴望更多 Nilay 的咆哮。』所以我們想知道，這種咆哮的起源是什麼？然後你認為節目有多少 DNA 是圍繞著你咆哮的想法，以及你對某件事給出經過深思熟慮的熱門觀點，而不是我們通常做的訪談？」
他開玩笑說：「我覺得我應該再對『人們不渴望自動化』進行一番評論，但要像 Dennis Miller 那樣——完全是咆哮。」
Greg Ott 說：「我們得拿出一些非常好的老參考資料。」Nilay Patel 說：「AI 的力量意味著 Dennis Miller 現在就可以提供軟體。」Greg Ott 說：「『讓我告訴你，寶貝。Sam Altman 上次坐在 Whataburger 的時候……』」Nilay Patel 說：「對，我們可以就這樣做。那會很棒。我確信我們不會因此被起訴。」
Nilay Patel 說：「它們只是文章。我知道它們是咆哮，而且它們在 YouTube 上發表，以非常特定和尖銳的方式呈現。但這就是十年前我們還沒有這種播客方式時，我會寫的專欄。」他解釋：「對每個人來說，顯然你不能只寫一篇專欄就期望產生影響。你必須盯著鏡頭做這件事。我們非常擅長將其作為專欄發布，然後提供文字稿，潤飾它，並以所有其他方式傳遞。」
Nilay Patel 說：「這就是它的起源：儘管我現在做這麼多播客，寫作卻很少，但在我心中，我仍然是一名作家。將我們聽到的所有報導、所有想法以及我們進行的所有對話，綜合成你可以理解的想法，這才是重點。這確實是經營一本雜誌的重點。」他補充：「這就是它的來源。現在，我能像我想做的那樣頻繁地做嗎？我顯然不能。」
Nilay Patel 說：「我當時做『軟體腦』的原因是，人們對 AI 的興奮度非常高。炒作非常高，而且這一切都與 AI 系統在編寫軟體和操作資料庫方面的能力有關。但我認為『我必須現在就花時間做「軟體腦」』的原因是，我看到 AI 的炒作週期未能解決除軟體之外所有領域缺乏可驗證性的問題。現在這有點模糊了。」
Nilay Patel 說：「許多公司都只是資料庫。軟體工程是可驗證的，你可以透過編譯器運行它，看看它是否有效。AI 顯然在製作軟體方面變得非常出色。如果你相信世界只是軟體，那意味著 AI 已經很出色了，它已經完成了。」他指出：「你可以看到實驗室正在談論他們已經實現 AGI，或者很快就會實現，而且這與 AI 編寫軟體的能力密切相關。
我並不是不承認這很重要。我只是說一旦你走出軟體領域，可驗證性就會變得非常困難。」
Nilay Patel 說：「你可以在我們與 The Verge 記者 Robert Hart 關於 AI 和數學的那一集中看到這一點。數學中存在一定程度的可驗證性，你可以消耗大量的 tokens——我們不知道有多少——並解決一些未解的數學問題。在其他各種科學領域可能也存在可驗證性，所以這真的很有趣。」他反問：「在生成新藥物方面有可驗證性嗎？不，你必須給一群人注射新藥物。我們該怎麼辦？」
Greg Ott 說：「這就是為什麼他們在某個地方養了那麼多籠子裡的老鼠，這必須要做的。」Nilay Patel 說：「對。在接下來的十個領域中，還會發生一些非常具有挑戰性的事情。這就是我想要劃下界線的地方，說：『我與這些人一起在這個領域中浸淫了很長時間，軟體的力量不容否認，它重塑了我們的世界。但如果這只是唯一的框架，或者你認為這是一個普遍的框架，你就會撞上這些牆。』」
Nilay Patel 說：「我們還可以做更多這樣的事情，但我希望它們能成功，我只想寫熱門單曲。重要的是，它們都源於報導。這一直是 The Verge 的動態。當然，Decoder 的動態是數據可能會讓你沖昏頭。」他解釋：「有時候我只是說話的節目表現會比採訪執行長的節目更好。這不好。這對我來說是一個糟糕的激勵循環，因為我希望所有內容都源於我與所有人都談過，而且你可以檢查我的工作。」
Nilay Patel 說：「你可以去看看那些對話是什麼樣的，你可以看到它們是真實和誠實的，具備所有應有的特質。這就是我覺得我不僅有深度和基礎來寫像『軟體腦』這樣的東西，而且我可以把它發給那些人，說：『這就是我的感受。』」他補充：「他們來上節目，他們和我談論 Google Zero 或『軟體腦』以及所有這些東西，而那場對話比我只是咆哮要大得多。」
Nick Statt 說：「Nilay，我對此的反應是，你覺得你關於『軟體腦』的論點在過去幾個月中得到了證實。我們確實收到了一些不同意某些前提的人的回饋。」他繼續說：「這並不是說人們對 AI 不滿意，而是他們認為我們對他們為何對 AI 不滿意的原因判斷錯誤。
一位讀者 Josh Vanderberg 寫信說，他認為人們不討厭 AI 這項技術，而是不喜歡他們目前的經濟狀況，並將這種不滿投射到 AI 上。」
Nick Statt 說：「他非常確定我們最終會接受自然語言作為電腦上更優越的操作方式。」他補充：「所有現代電腦介面都非常糟糕。我們被迫將我們流動、非確定性、有創意的自我映射到層次化的選單系統中。無論多麼直觀和易於發現，我們總是找不到我們需要的工具。」他以 Canva 的執行長為例，說明有人深刻理解這個問題，並意識到 AI 可以提供我們一直渴望的使用者介面。
Nick Statt 說：「他接著說：『人們絕對渴望直接用文字告訴 Photoshop 他們想要做什麼，並忘記他們學過的所有關於那個糟糕使用者介面的東西。』我們還有一些類似的評論，例如：『人們不渴望自動化，他們渴望便宜的東西。當 AI 給他們便宜的東西時，他們就會高興。』」
他提到：「第三個人寫道：『「軟體腦」錯過了普通人真正關心的三件事：控制、自主權和意義。我們喜歡做事。意義來自於做事。』我很好奇你對這些特定評論以及你從『軟體腦』收到的其他回饋有何回應？」
Nilay Patel 說：「我們逐一來看。Josh，這是一個非常深思熟慮的評論。我不同意所有現代電腦介面都很糟糕的說法。我用過 Liquid Glass。我同意你的看法。我拒絕將這台電腦升級到 macOS Tahoe。我就是不升級。」他解釋：「使用者介面正在發生一些令人困惑的事情，可能與我們所有的設備都變成了購物中心或 SaaS 產品或其他什麼有關。
那裡有些東西壞了，我同意這很糟糕。我不同意自然語言是所有東西的完美替代品，或者可以成為一個通用的介面。」
Nilay Patel 說：「我這樣說，是因為我正在寫一本基於節目所有訪談的 Decoder 書。我使用 Wispr Flow 盡可能地將我的想法寫到頁面上。這非常強大，你可以理解為什麼人們喜歡它。我也必須編輯它生成的每一個字，因為它堅持以我認為完全瘋狂的方式格式化我的想法。」他舉例：「所有這些系統都說：『你用條列式思考。』我說：『我現在不是用條列式思考。我只是在句子之間停頓。』」
Nilay Patel 說：「有些東西是這樣的：你可以接受自然語言輸入，而我們人類擅長的是將所有其他東西與之結合，我們的肢體語言、我們的語氣，並從中創造出其他意義。電腦在這方面非常糟糕。也許它們會變得更好，但目前它們非常非常糟糕。」他補充：「我用我的 Wispr Flow 例子來說明它在這方面有多糟糕。」
Nilay Patel 說：「這不只是你對電腦進行創意發揮，或者與電腦對話，讓它做你說的事情，而你不需要按所有按鈕，它是『有損的』（lossy）。它以一種非常重要的方式『有損』，而使用滑鼠點擊按鈕則完全不是『有損的』。它是非常非常直接的，它會完全按照你想要的方式去做。」他舉例：「用手指在手機螢幕上從 Grubhub 訂餐是百分之百準確的——除非你喝醉了，我曾經醉過。」
Nilay Patel 說：「但與代理人對話讓它去做某事是『有損的』。它以非常特定的方式容易出錯。這些東西將會並存。對我來說，這就是我們必須取得的平衡，所有關於 AI 的炒作都假設我想要的是另一個人，而不是一件特定的事情發生。」他總結：「你可以與許多設計師或使用這些工具的專業人士交談，他們都會抱怨這些工具。」
Nilay Patel 說：「我們每週使用一個名為 Riverside 的應用程式來製作節目。這個團隊的每個人都可以就 Riverside 的所有問題發表博士論文，因為它是我們使用的工具，而且它以非常特定的方式很糟糕。但它仍然是我們每週製作這個節目使用的工具。」