Wenn KI-Wissenschaftler Millionen von Arbeiten schreiben, von denen viele schlampig sind und einige inkrementelle Fortschritte darstellen, wie würden wir die eine oder zwei identifizieren, die eine äußerst produktive neue Idee hervorbringen? 1948 war Shannon einer von Hunderten von Ingenieuren bei Bell Labs, die daran arbeiteten, Sprachsignale sauber über rauschende Kupferdrähte zu senden. Sein Papier erschien in derselben Fachzeitschrift wie Berichte über die Reduzierung von Störungen und den Bau besserer Filter. Wie würden Sie erkennen, dass er dieses sehr allgemeine Rahmenwerk für das Denken über Informationen und Kommunikationskanäle entwickelt hat, das in den kommenden Jahrzehnten enorme Anwendung in Bereichen finden würde, die so weit auseinanderliegen wie Kryptographie, Genetik und Quantenmechanik? Es scheint, dass es in vielen Bereichen mehrere Jahrzehnte dauern kann, die Bedeutung der Vereinigung neuer Konzepte zu erkennen. Denn in diesem Zeitrahmen führen die Früchte solcher allgemeinen Konzepte zu neuen Entdeckungen in vielen verschiedenen Bereichen. Wir haben es geschafft, dieses Peer-Review-Problem für menschliche Wissenschaftler (zumindest teilweise) zu lösen. Jetzt müssen wir es in einem viel größeren Maßstab für die Masse der KI-Wissenschaft tun, die auf uns zukommen wird.