Toen GLP-1-medicijnen effectief bleken te zijn in het onderdrukken van de eetlust, zag je mensen praten over voedingsmiddelen die "natuurlijk GLP-1 verhogen." Maar dit mist de mechanismen volledig. Therapeutische doses van GLP-1-agonisten werken op ongeveer 6.000x de piek endogene niveaus. GLP-1 is niet "het eetlusthormoon." Het is één signaal onder vele die de honger moduleren. Cafeïne onderdrukt ook de eetlust via dopaminerge en adrenerge paden, maar dat betekent niet dat cafeïne het eetlusthormoon is. Wat farmacologisch GLP-1 zo krachtig maakt, is niet dat het de juiste hefboom heeft gevonden. Het is dat het een enkele hefboom hard genoeg heeft getrokken om alle anderen te overweldigen. Op een vergelijkbare manier is voorspellende token generatie natuurlijk niet waar alle intelligentie op gebaseerd is, maar we weten dat het een van de vele factoren is. Maar GLP-1 heeft ons iets geleerd: als je een enkele bijdragende mechanismen met verschillende ordes van grootte versterkt, kan het bijna totale functionele controle bereiken over het grotere systeem waarin het participeert. Je hoeft het hele eetlustnetwerk niet te repliceren, je hoeft slechts één component ver boven zijn natuurlijke werkingsbereik te schalen. Dus de vraag wordt: is voorspellende token generatie voor intelligentie wat GLP-1 is voor eetlust? Een mechanisme dat, op zijn natuurlijke schaal, slechts één bijdrager is, maar bij 10.000x schaal, functioneel voldoende wordt? Niet omdat voorspelling intelligentie is, maar omdat het bij voldoende magnitude genoeg nabootst van wat intelligentie doet om operationeel niet te onderscheiden van het te worden.