Software 2.0
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ざっくり言うと：
Software 2.0 =「手続きは書けないけど、正しさはチェックできるタスクの自動化」
という話です。
1. Software 1.0 ↔ 2.0 の対比
Software 1.0
人間が if / for などの手続き（アルゴリズム）を全部コードで書く世界
「ルールを説明できるなら自動化できる」世界観
Software 2.0
ニューラルネットなどの学習済みモデルそのものがプログラム
人間は「目的関数（評価指標）」と「データ」「ネットワーク構造」だけ決めて、あとは学習（勾配降下やRL）が良いプログラムを自動探索する世界観 (ウィキペディア) ここに最近 Karpathy が
Software 1.0 automated what we could explain.
Software 2.0 automates what we can verify. (Medium) とまとめ直している。
2. 「verifiable なものの自動化」とは何か
ここでの verifiable は、だいたい次の条件を満たすタスク：
1. 結果が機械的に採点できる
正解・不正解、スコア、損失関数などで数値評価できる
2. 環境をリセットして何度も試せる
シミュレータ・テスト環境などでトライ＆エラーが高速に回せる
こういうタスクは、勾配降下や強化学習にとってエサ（フィードバック）がはっきりしているので、Software 2.0（AI）が勝手に上達しやすい＝自動化されやすい、という主張です。
3. 具体例（強い領域）
Verifiable で、Software 2.0 が得意なもの
コーディング
テストを流せば通るかどうかが自動でわかる
数学の問題（定理証明系・計算問題）
答えの正誤チェックが機械的
音声認識、画像認識、構造化データ抽出
ラベル付きデータと照合すればスコアが出る
ゲーム（囲碁、チェス、Atari など）
勝ち負け・スコアが明確で、環境もリセットし放題
こういう領域は、LLM や RL にとって
「大量に試しては採点 → パラメータを更新」を高速に回せるので、トップ人間を超えるところまで一気に行きやすい、という見立てです。(Medium) 4. 逆に、あまり verifiable でない領域
創作（小説・エッセイの「おもしろさ」「文学的価値」）
長期戦略・政策立案
社会的コンテクストを踏まえた判断（政治・人事・対人交渉）
「このデザインはイケてるか？」のような美的評価
これらは
正解が一つに定まらない
採点基準が人間の主観依存
フィードバックが遅い or ノイズが大きい
ので、自動的にスコア計算して学習、がやりにくい。
Karpathy の言い方だと、verifiability が低いので Software 2.0 による完全自動化は進みにくい領域になります。(Medium) 5. まとめ：Karpathy が言いたいこと
かつては
→「アルゴリズムとして書けるか？」が自動化の境界（Software 1.0）
これからは
→「結果を自動で検証できるか？」が自動化の境界（Software 2.0）
つまり Software 2.0 = verifiable なもの（結果の良し悪しを機械的に判定できるタスク）の自動化
という読み替えで、「どんな仕事・分野が AI に飲み込まれるか」を考えるための指針だ、というイメージです。