「いいニュースは報道されない」p122（また、多くのジャーナリストは現状に満足することを防ぐために、人々に行動を起こさせることが義務と思っています） 「我々はデータを理解できない」p126～（知能が高くても偏見があると間違った結論を出してしまう）（あるリスクを現実的な脅威として実感させるには、統計やデータよりもシリアスで具体的なケースの方が有効です。たとえば新型コロナウイルスの危険性を伝えるには、死亡者数や致死率などのデータを並べるよりも、たったひとりの有名人が感染することの方が効果的です）

⑤マックス・デグマーク氏は膨大なデータの入手が、AI開発におけるアドバンテージになるとは考えにくいと指摘。現在大量のデータが必要なのはAIの知能が低いから。AIのアルゴリズムが人間のレベルに近づけば、膨大なデータは必要なくなる。AIは核兵器以上に厄介になる可能性も。あらゆるタスクで人間を超える汎用型AI(AGI)が近未来に出来ようがいまいか、早期に越えてはならない一線を明確にルール化し人間を大事にするAGIを「安全工学」的に作るべき。出来てからでは遅い。未来へのポジティブなビジョンを具体的に描くべき。

⑥リンダ・グラットン氏は著書のライフシフトで述べていたように従来一般的だった教育・仕事・引退という3ステージから各ステージの順番、タイミングも異なる人生のマルチステージ化を主張。副業制度は生産的な方法でない。まとまった時間(週休3日、プロジェクト後の2週間ほどの大型休暇等)を与えるべき。長寿社会では生産性資産、活力資産、変身資産の3つの無形資産と透明性、共同創造、忍耐力、平静さの4つの要素が重要。テクノロジーが発達した未来では我々の仕事にはより"人間らしい力"(共感力、創造力、理解力、交渉力)が求められる