सैम ऑल्टमैन का IQ क्या है? साइकोलॉजी पर आधारित एक अनुमान…

सैम ऑल्टमैन उन लोगों में से हैं जिनके कारण “स्मार्ट” शब्द थोड़ा-सा कमजोर पड़ने लगता है। उन्होंने OpenAI को ChatGPT के पीछे वाली कंपनी बना दिया, AI में सबसे ज़्यादा जांचे जाने वाले एक्ज़ीक्यूटिव बने, बाहर कर दिए गए, वापस आए, और किसी तरह कहानी में और भी ज़्यादा केंद्र में आ गए। ये आम करियर वाला उतार-चढ़ाव नहीं है। ऐसा तब होता है जब कोई हर किसी से तीन-चार कदम आगे लगातार चलता रहे—या कम से कम कोशिश करे।

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तो, जाहिर है, लोग एक नंबर जानना चाहते हैं। सैम ऑल्टमैन का IQ कितना है?

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कष्टदायक बात ये है कि इसके बारे में कोई भरोसेमंद सार्वजनिक रिकॉर्ड नहीं है। कोई टेस्ट लीक नहीं। कोई पुराना इंटरव्यू नहीं। और 1:17 a.m. पर पॉडकास्ट क्लिप में “मेरा IQ X है” वाला शेखी भी फिसली नहीं। इसलिए हमें ये काम ईमानदारी से करना होगा: उसकी ज़िंदगी के सबूतों के आधार पर एक दलील तैयार करनी होगी—उसने किन स्कूलों में पढ़ाई की, उसने कौन-सी बाज़ियाँ लगाईं, किन लोगों ने उस पर भरोसा किया, वो किस तरह की समस्याओं की तरफ ज्यादा झुकता है, और वो जगहें जहाँ उसी दिमाग ने लोगों को बेचैन कर दिया लगता है।

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ये आख़िरी बात मायने रखती है। अगर हम Altman की इंटेलिजेंस का अंदाज़ा लगाना चाहते हैं, तो Silicon Valley की फैन फिक्शन नहीं—हमें साइकोलॉजी करनी चाहिए।

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शुरुआती संकेत: तकनीकी जिज्ञासा, आत्मविश्वास, और वो बच्चा जो जटिलता से डरता नहीं था

TIME की 2023 प्रोफाइल के मुताबिक, ऑल्टमैन सेंट लुईस में यहूदी परिवार में पले-बढ़े और बचपन में वे “एक ओरिजिनल बॉन्डी ब्लू iMac पर खेल रहे थे।” ये बात छोटी लगती है, लेकिन मामूली नहीं। शुरुआती तौर पर कंप्यूटर की तरफ आकर्षित होना जीनियस होने का सबूत नहीं—बहुत से होनहार बच्चे बस इधर-उधर क्लिक करना पसंद करते हैं। लेकिन जब ये फसिनेशन टिक जाती है और फ्लुएंसी में बदल जाती है, तो अक्सर ये उस दिमाग का संकेत होता है जिसे व्यवस्थित जटिलता पसंद है। कुछ बच्चे मशीन देखते हैं। कुछ दुनिया को डिकोड करने का रास्ता।

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उसी TIME प्रोफाइल ने हाई स्कूल में उन्हें “आधा-आधा nerdy और self-assured” बताया था। ये कॉम्बिनेशन काफी खुलासा करता है। “nerdy” हिस्सा गहरी रुचि की ओर इशारा करता है; “self-assured” हिस्सा बताता है कि वे सिर्फ किताबों में डूबे नहीं थे—बल्कि अपने फैसलों पर भरोसा करने में असामान्य रूप से सहज थे। जैसा कि TIME भी नोट करता है, Altman किशोरावस्था से ही खुले तौर पर gay थे। इससे अपने आप IQ का अनुमान न बढ़ता है, न घटता—बिल्कुल। लेकिन इससे उनकी स्वतंत्र सोच के बारे में कुछ जरूर पता चलता है। बड़े-बड़े और अलोकप्रिय दांव बाद में लगाने वाले हाई अचीवर्स अक्सर इसकी झलक शुरू से दिखाते हैं: अगर उन्हें लगे कि वे सही हैं, तो वे बाकी सब से अलग होने के लिए तैयार रहते हैं।

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तो पहला पैटर्न पहले से ही मौजूद है—टेक्निकल क्यूरियोसिटी, आत्मविश्वास, और complexity से कम डर। ये पक्का सबूत नहीं है, लेकिन शुरुआत के लिए हाथ काफी बढ़िया है।

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स्टैनफोर्ड मायने रखता था। स्टैनफोर्ड छोड़ना उससे भी ज़्यादा मायने रखता था।

TIME के मुताबिक Altman ने 2003 में Stanford में कंप्यूटर साइंस पढ़ने के लिए दाख़िला लिया। ये पहले से ही एक काम की बात है। Stanford सिर्फ़ इसलिए CS में सीट नहीं दे रहा क्योंकि किसी की मुस्कान अच्छी है और उपस्थिति रिकॉर्ड ठीक-ठाक है। उस स्तर पर चयन का मजबूत मेल उन गुणों से होता है, जिन्हें IQ टेस्ट काफ़ी हद तक सही तरह पकड़ते हैं: एब्सट्रैक्ट रीज़निंग, क्वांटिटेटिव क्षमता, तेज़ सीखना, और लगातार शैक्षणिक प्रदर्शन।

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फिर भी, स्टैनफोर्ड सबसे अच्छा संकेत नहीं है। स्टैनफोर्ड के साथ उसने जो किया, वही बेहतर संकेत है।

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जैसा कि TIME ने बताया, Altman दो साल बाद निकलकर Loopt शुरू करने के लिए गए—एक लोकेशन-आधारित सोशल नेटवर्किंग ऐप। उनका वही प्रोफाइल यह भी नोट करता है कि उन्होंने कॉलेज की पोकर गेम्स को श्रेय दिया, जिन्होंने उन्हें मनोविज्ञान और रिस्क के बारे में सबक सिखाए। मुझे ये डिटेल बहुत पसंद है, क्योंकि ये बिल्कुल वैसा ही दिमाग लगता है जैसा बाद में हम OpenAI में देखते हैं: सिर्फ टेक्निकल नहीं, बल्कि प्रॉबैबिलिस्टिक। सिर्फ “यह सिस्टम कैसे काम करता है?” नहीं, बल्कि “अनिश्चितता में लोग कैसे व्यवहार करते हैं?” ये एक बहुत हाई-लेवल कॉग्निटिव आदत है। वे बस फैक्ट्स सीख नहीं रहे थे—वे फैसले लेने के फ़्रेमवर्क इकट्ठा कर रहे थे।

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और ड्रॉपआउट वाला मूव? सिलिकॉन वैली ने स्कूल छोड़ने को इतना कॉमन बना दिया है कि उसे लगभग चेतावनी-लेबल ही चाहिए। लेकिन Altman के केस में यह परफॉर्मेंस से कम और गणना से ज़्यादा लगता है। वो ऐसा नहीं लगता कि वह सीखने से मना कर रहा है—ज़्यादा ऐसा लगता है कि उसने तय किया कि तेज़ क्लासरूम अब उसकी ज़रूरत से बाहर हो चुका है। ये हमेशा समझदारी नहीं होती—बहुत लोग ऐसा दांव लगाकर LinkedIn की आशावाद वाली धुंध में गायब हो जाते हैं—लेकिन इससे मजबूत स्वतंत्र निर्णय-क्षमता और अनिश्चितता को झेलने की अच्छी टॉलरेंस जरूर संकेत मिलते हैं।

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Loopt काम का है, खासकर क्योंकि ये कोई जादू नहीं था

Loopt ने Y Combinator की पहली बैच जॉइन की थी और 2012 में इसे $43 मिलियन में बेच दिया गया। TIME के मुताबिक, इस डील में Altman को करीब $5 मिलियन मिले। ये सच में बड़ी सफलता है—लेकिन ये उन बेतुकी “यूनिकॉर्न” कहानियों में से नहीं, जिन्हें लोग डिनर पार्टी में बार-बार सुनाते हैं, ताकि सब अपने खुद के स्टार्टअप का ढोंग करने लगें। और ये बात फायदेमंद है। इससे हमें Altman को पूरी जीत के “डिस्टॉर्शन” फील्ड के बिना, असल रूप में देखने का मौका मिलता है।

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उसी TIME प्रोफ़ाइल में उन्होंने यह सबक ऐसे बताया: “काम पूरे करने का तरीका है बस बेहद जिद्दी होकर लगे रहना।” यह कोट पूरे पज़ल में सबसे कीमती सबूतों में से एक है। क्यों? क्योंकि यह हमें बुद्धिमत्ता को लेकर एक आम गलती करने से रोकता है। बहुत प्रतिभाशाली लोगों को अक्सर “बिना मेहनत” करने वाला माना जाता है। Altman की खुद की व्याख्या इसका उल्टा है। उनकी ताकत का स्रोत लगता है—बहुत तेज़ reasoning क्षमता और असामान्य रूप से लगातार आगे बढ़ते रहने का कॉम्बिनेशन। प्रतिस्पर्धी माहौल में यह खतरनाक जोड़ी होती है—और वैसी ही जोड़ी हमने अपने लेख में देखी थी कि क्या सच में बुद्धिमत्ता करियर की सफलता की भविष्यवाणी करती है।

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तो लोप्ट हमें कुछ ज़रूरी बात बताता है। वो उभरते सेक्टर में एक बड़ी (serious) कंपनी बनाकर उसे बेचने जितना समझदार था, लेकिन इतना grounded भी कि वो सिर्फ अपनी ब्रिलियंस देखकर ब्रह्मांड के उसे पहचान लेने का ढोंग करने के बजाय persistence यानी लगातार कोशिश के बारे में बात करे। अच्छा संकेत। अगर तुम उससे compete कर रहे होते तो थोड़ा irritating, लेकिन फिर भी अच्छा संकेत।

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Y Combinator में उसकी समझदारी कम अकैडमिक और ज़्यादा शिकारी-सी लगने लगती है—अच्छे, मतलब पॉज़िटिव तरीके में।

अगर Loopt ने उद्यमशील बुद्धिमत्ता दिखाई, तो Y Combinator ने कहीं बड़े पैमाने पर pattern recognition दिखाया। TIME के मुताबिक, Paul Graham ने Altman में “रणनीतिक हुनर, महत्वाकांक्षा और जिद का एक rare mix” देखा। Graham तो मज़ाक में भी कह देते थे कि आप उसे “नरभक्षियों से भरे एक द्वीप” पर पैराशूट कर दें—फिर भी वो राजा बन जाएगा। ये इमेज बेतुकी है, शायद इसी वजह से ये याद रह जाती है। इससे ये भी समझ आता है कि उसके elite साथी उसे कैसे देखते थे: adaptable, तेज़ और पकड़ से बाहर। यही प्रोफाइल हमारे Steve Jobs के IQ पर नज़र में भी काफ़ी हद तक उसी तरह की shape में दिखता है।

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इस तरह की तारीफ़ मायने रखती है, क्योंकि ग्राहम किसी टेस्ट देने वाले का आकलन नहीं कर रहे थे—वो फ़ैसला लेने वाले का मूल्यांकन कर रहे थे। ऐसा इंसान जो एक साथ मार्केट्स, फ़ाउंडर्स, इंसेंटिव्स और सही समय को पढ़ सके। ये असली दुनिया की इंटेलिजेंस की मांगें हैं, जो सिर्फ़ क्लासिक IQ से आगे जाती हैं। इनमें सोशल इंटेलिजेंस, दबाव में जजमेंट, और इंसानों के उलझे हुए माहौल में छुपा हुआ संकेत पहचानने की क्षमता शामिल होती है।

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Y Combinator के आधिकारिक इतिहास के मुताबिक, Altman आगे चलकर उस accelerator के president बन गए। यह रोल intelligence के सबूत के तौर पर कम आंका जाता है। YC चलाना मतलब सैकड़ों founders और ideas का अध्ययन करना और समझना कि किसमें वाकई traction है, कौन-से delusional हैं, और कौन-से delusional हैं—लेकिन उस “काम की” तरह, जो कभी-कभी इतिहास बदल देती है। आप कोई एक बढ़िया-सा puzzle नहीं सुलझा रहे। आप ये सोचने का mental model बना रहे हैं कि innovation खुद कैसे व्यवहार करती है। इसके लिए चाहिए conceptual range, तेज़ अपडेटिंग, और talent पहचानने की बहुत दमदार सूझ-बूझ।

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स्टैनफोर्ड वाला पोकर डिटेल याद है? ये उसका बड़ा (grown-up) वर्ज़न है। वही दिमाग, जिसे पहले साइकोलॉजी और रिस्क पसंद था, अब हजारों हाई-स्टेक्स इंसानी दांवों के लिए फ्रंट-रो सीट पर था।

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OpenAI पर ही अंदाज़ा सच में तेजी से बढ़ता है

अब हम सबसे पुख़्ता सबूत पर आते हैं।

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बेशक, OpenAI ने Altman को “स्मार्ट” नहीं बनाया। लेकिन उसने दिखा दिया कि वो किस तरह का स्मार्ट होने की संभावना रखते हैं। 2024 में Associated Press ने बताया कि Altman ने अपने Giving Pledge पत्र में “कड़ी मेहनत, प्रतिभा, उदारता और समर्पण” पर जोर दिया—उन कई लोगों का, जिनके प्रयासों ने उनकी सफलता को संभव बनाया। इसे ध्यान देना ज़रूरी है, क्योंकि ये “अकेले जीनियस” वाले मिथक के खिलाफ जाता है। वो खुद को सार्वजनिक रूप से किसी जादूगर की तरह नहीं पेश करते, जो GPUs के साथ पहाड़ से उतर रहा हो और भविष्यवाणी कर रहा हो। ठीक है—सिलिकॉन वैली में ऐसे लोग पहले से काफी हैं।

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इसी के साथ, OpenAI में नेतृत्व का स्तर असाधारण कॉग्निटिव ताकत का बेहद मजबूत सबूत है। OpenAI की आधिकारिक सामग्री AGI को इंसानियत के लिए फ़ायदेमंद बनाने पर केंद्रित एक मिशन बताती है। भव्य शब्द? बिल्कुल। लेकिन कॉर्पोरेट आदर्शवाद को मान भी लें, इस भूमिका में एक साथ रिसर्च, प्रोडक्ट, पॉलिसी, कैपिटल, मीडिया, रेगुलेशन और जियोपॉलिटिक्स—सब पर काम करना पड़ता है। ज़्यादातर लोग इस वाक्य को पढ़ते-पढ़ते ही थक जाते हैं। आधुनिक AI लैब्स चलाने वाली उस सोच की एक और झलक के लिए, देखें डेमिस हासाबिस की IQ पर हमारा रिसर्च-आधारित अनुमान।

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समय’s 2023 प्रोफाइल ने OpenAI को “टेक्नोलॉजिकल क्रांति का सार्वजनिक चेहरा और अग्रणी भविष्यवक्ता” कहा—और केंद्र में Altman थे। मैगज़ीन वाली भाषा अलग रखें तो बात साफ है: उनके काम में ऐसे स्तर का मल्टी-वेरिएबल रीज़निंग चाहिए था, जिसका सामना बहुत कम एक्ज़ीक्यूटिव्स करते हैं। बहुत ज़्यादा IQ वाले लोग अक्सर एक ऐसा बाहरी गुण दिखाते हैं जिसे उनके आसपास के लोग देर-सवेर नोटिस कर ही लेते हैं—वे कहानी खोए बिना अमूर्तता की कई परतें संभाल सकते हैं। Altman की करियर-यात्रा उस मानसिक “बैंडविड्थ” की काफ़ी मजबूत तरफ़ इशारा करती है।

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और फिर आती है असल महत्वाकांक्षा। अपने 2024 के फॉलो-अप में TIME ने बताया कि अल्टमैन ने AI चिप की क्षमता बनाने के लिए 7 ट्रिलियन डॉलर तक जुटाने पर चर्चा की थी। 7 ट्रिलियन। जब आप ऐसे नंबरों का इस्तेमाल बेपरवाही से करने लगते हैं जो किसी ओवरहीटेड सेंट्रल बैंक से जनरेट लगे हों, तब यह अब सामान्य फाउंडर की सोच नहीं रही। आप ऐसे इंसान की बात कर रहे हैं जो मानसिक तौर पर पूरे उद्योग-स्तर के बदलाव की सिमुलेशन करने में सहज महसूस करता है।

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यही वो जगह है जहाँ मैं उसे सिर्फ़ “एलाइट-प्रोफेशनल” की रेंज से साफ़ ऊपर रखूँगा। उसे तकनीकी, वित्तीय और राजनीतिक सिस्टम्स के आर-पार सोचकर तर्क करने आता है—और वो समस्या को घटाकर कुछ ऐसा नहीं बना देता जिसे भावनात्मक तौर पर संभालना आसान हो। बहुत से समझदार लोग छोटे-छोटे बॉक्स में फिट होना चाहते हैं। Altman बड़े बॉक्स तक पहुँचता दिखता है।

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लेकिन चमक और समझदारी चचेरे भाई हैं—जुड़वाँ नहीं।

यहीं हीरो-पूजा को ठंडी पानी की एक गिलास चाहिए।

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2024 की प्रोफाइल में, TIME ने अंदरूनी लोगों की आलोचना का ज़िक्र किया, जिनका मानना था कि OpenAI में सुरक्षा ने “चमकदार प्रोडक्ट्स” के आगे जगह कम कर ली थी। ये बात अहम है, क्योंकि ये याद दिलाती है कि दिमागी ताकत अपने‑आप में सही और सावधान फैसले नहीं देती। कोई इंसान भविष्य का मॉडल बनाने में बेहद शानदार हो सकता है, फिर भी वहाँ सबसे पहले पहुँचने की जल्दी में गलत पड़ सकता है।

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Tom’s Guide की 2024 की एक रिपोर्टेड सारांश (जिसमें और गहराई से जांच का सहारा लिया गया) के मुताबिक, एक आंतरिक मेमो की शुरुआत बेहद सीधी शब्द “Lying” से होती थी। इस दूसरे-हाथ के दावे को भी सावधानी से लें, फिर भी यह उसे जरूरत से ज्यादा रोमांटिक बनाने पर एक उपयोगी रोक की तरह काम आता है। Altman की सबसे भरोसेमंद व्याख्या “निर्दोष जीनियस” नहीं है। यह “बहुत ही तेज़ दिमाग वाला स्ट्रैटेजिस्ट—लेकिन नियंत्रण और पारदर्शिता में संभावित अंधे स्पॉट्स के साथ” है।

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IQ के अनुमान के लिए, ये फर्क मायने रखता है। IQ का मतलब है आपकी cognitive क्षमता—संतत्व नहीं। सावधानी नहीं। नैतिक “पवित्रता” नहीं। इतिहास में ऐसे बहुत से शानदार लोग हैं जो, एक technical शब्द में कहें तो, काफी—यानी अलग तरह के—भी थे।

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Altman जिस तरह से इंटेलिजेंस की बात करता है, उससे उसके अपने मन की झलक मिलती है

सबसे साफ़ अंतिम सुराग इस बात से मिलता है कि वो खुद AI पर कैसे बात करता है। TechRadar की 2025 वाली एक इंटरव्यू-समरी में Altman ने अपने बच्चे के बारे में कहा, “मुझे नहीं लगता कि वो AI से ज़्यादा स्मार्ट होगा।” कॉफ़ी से पहले आपको ये उकसाने वाला, उदास, यथार्थवादी या हल्का-सा डिस्टोपियन लग सकता है। लेकिन मनोवैज्ञानिक नज़रिए से ये काफ़ी खुलासा करता है। Altman को इंटेलिजेंस की हाइरार्की में अपनी पोज़िशन को लेकर कोई खास जुनून दिखता नहीं। वो तुलना करके, ढांचे के स्तर पर—लगभग आर्किटेक्ट की तरह—सोचता है: किस तरह की इंटेलिजेंस मौजूद है, उनकी सीमाएँ कहाँ हैं, और वे आपस में कैसे जुड़ती हैं?

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उसी सार में ये भी कहा गया कि वो अब भी मानता था कि मौजूदा मॉडल्स में इंसानी-स्तर की सोच के ज़रूरी हिस्से अभी नहीं हैं। तो ये सिर्फ ये दिखाने वाली बातें नहीं हैं कि मशीनें जीत रही हैं। ये वर्गीकरण है—यानी अलग-अलग तरह की बुद्धिमत्ता के बीच फर्क करना और उन्हें एक-दूसरे के संदर्भ में map करना। ये तरह की अमूर्त सोच सब कुछ नहीं है, लेकिन ये विश्लेषणात्मक क्षमता की right tail पर बैठे किसी इंसान से बिल्कुल मेल खाती है।

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और सेंट लुइस वाले उस confident किशोर को याद है? साथ ही वो स्टैनफोर्ड वाला poker खेलने वाला छात्र, जिसे psychology और risk दोनों पसंद थे? आप अब भी दोनों को यहाँ देख सकते हैं। बस अब टेबल global है और chips… खैर, civilization-sized हैं।

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अंतिम अनुमान: सैम ऑल्टमैन का IQ शायद करीब 146 है

सबूतों को जोड़ो तो तस्वीर काफी साफ दिखती है। हमारे पास शुरुआती टेक्निकल फ्लुएंसी है, कंप्यूटर साइंस के लिए स्टैनफोर्ड में एडमिशन, Loopt में किया गया सोचा-समझा बड़ा छलांग, जोखिम और प्रोत्साहनों पर पढ़ने के साल, पॉल ग्राहम द्वारा Y Combinator चलाने के लिए चुना जाना, और फिर इस दशक के निर्णायक AI बूम के दौरान OpenAI में लीडरशिप। यही खासियतें बार-बार नज़र आती हैं: तेज़ एब्स्ट्रैक्शन, रणनीतिक दायरा, अनिश्चितता में सहजता, और हाई-स्टेक्स माहौल में असामान्य आत्मविश्वास।

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हमारे पास “ओवरशूट” न करने का एक और कारण भी है। आलोचनाएँ और अंदरूनी तनाव बताते हैं कि Altman कितने भी शानदार क्यों न हों, उनके फैसलों पर सवाल उठाए जा सकते हैं। यही वजह है कि उन्हें उस पौराणिक, पूजनीय “सुपर-जे़नियस” वाली श्रेणी में नहीं रखा जाता, जिसे लोग ऑनलाइन अक्सर तब गढ़ते हैं जब कोई फाउंडर एकदम पूरे वाक्यों में बोलता है।

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हमारा अनुमान है कि सैम ऑल्टमैन का IQ 146 है। यानी वे लगभग 99.9th percentile पर आते हैं—असाधारण रूप से प्रतिभाशाली श्रेणी में।

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146 और 135 में फर्क क्यों? क्योंकि 135 तो “सामान्य मानकों के हिसाब से साफ़ तौर पर शानदार” है। Altman की ज़िंदगी इससे भी ज़्यादा दमदार दिखती है। 160 क्यों नहीं? क्योंकि उपलब्ध सार्वजनिक सबूत एक बार-में-एक-पीढ़ी वाले सैद्धांतिक जीनियस से कम और एक असाधारण रणनीतिक “सिंथेसिस” से ज़्यादा इशारा करते हैं—ऐसा व्यक्ति जो पूरे बोर्ड को देखता है, खिलाड़ियों को पढ़ लेता है, और तब तक दांव लगाने को तैयार रहता है जब तक बाकी लोग खेल का नाम तक बता नहीं चुके होते।

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ईमानदारी से कहें तो, वैसे भी इंटेलिजेंस का ये वाला रूप शायद ज्यादा डरावना होता है।

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