Google Deepmind mühendisi Haydn Belfield, kendini geliştiren yapay zekânın hâlâ çok uzakta olduğunu ortaya koyarak, yaklaşan bir zeka patlaması korkusuna karşı çıkıyor. Yapay zeka şu anda Google'ın üretim kodunun %75'inden fazlasını yazsa da, kod değişikliklerinin yaklaşık %88'i gönderilmeden önce insan denetimi ve incelemesi gerektiriyor. Ayrıca, tamamen yapay zekâya devredilen kod değişikliklerinin oranı yalnızca %7,5'ten %11,9'a yükseldi; bu da gerçek özerkliğin ölçülü bir hızla ilerlediğini gösteriyor.
Dahili Argon ajan çalıştırmalarından ve RE-Bench ölçütünden elde edilen veriler, görev karmaşıklığı arttıkça yapay zekânın önemli ölçüde zorlandığını gösteriyor. Argon, RE-Bench'teki 74 gerçekçi makine öğrenmesi mühendisliği görevinin yaklaşık yarısını—Gemini 3.7 Flash'ın %27'sine kıyasla bir iyileşme—başarılı bir şekilde çözerken, tam otomasyon için gereken neredeyse kusursuz performanstan hâlâ çok uzakta. Google'ın 123 modeli izleyen Genel Yetenek Endeksi, ayda yaklaşık 0,1 puanlık istikrarlı bir yetenek artışı gösteriyor ve yapay zekâ odaklı araştırmalarda ölçülebilir bir hızlanma görülmüyor.
Geoffrey Hinton ve Yoshua Bengio gibi önde gelen araştırmacıların olası bir hızlı zeka patlaması uyarılarına rağmen, Google şu anda yapay zekâ odaklı araştırma otomasyonunun riskini düşük olarak değerlendiriyor. İnsanlar yaratıcı araştırma, yeni deney tasarımı, uzun vadeli planlama ve eğitim istikrarsızlıklarının teşhisi gibi konularda temelde vazgeçilmez olmaya devam ediyor. Bu görüş, sektördeki yaygın hype içinde araştırma otomasyonunun gerçek hızına dair sağlam bir gerçek kontrolü sunması açısından önem taşıyor.