美國豁免手機、電腦、晶片「對等關稅」/奧特曼：ChatGPT不是AGI/蘋果AI Siri難產內幕曝光│Hunt Good周報

彭博社報道指出，該措施可能會在一定程度上緩解美國消費者面臨的漲價壓力，同時有利於包括蘋果公司和三星電子公司在內的電子巨頭。

此外，據彭博社報道，小包裹運輸的關稅政策也得到了同步調整。

此前，美國政府計劃取消價值 800 美元及以下小包裹的免稅待遇，特別是針對中國包裹。如今，最新豁免政策延續了對小包裹的關稅減免，確保這些包裹暫時免受高額稅費的衝擊。

🔗 https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-12/trump-exempts-phones-computers-chips-from-reciprocal-tariffs?srnd=phx-technology

👀 Meta AI 研究實驗室 FAIR 面臨困境

據外媒 Fortune 的報道，隨著 Meta CEO 祖克柏近兩年將公司重心轉向生成式 AI 產品，FAIR（基礎人工智慧研究實驗室）實驗室在組織內逐漸被邊緣化。

報道稱，2024 年 1 月，隨著生成式 AI 熱潮加速，Meta 對其 AI 研究架構進行了重大重組。

FAIR 與 Ahmad Al-Dahle 領導下的生成式 AI 產品團隊（稱為 GenAI）被合併為一個小組。一位前 FAIR 領導人將這一合併描述為對研究實驗室的「打擊」。這次重組直接影響了 Llama 模型的開發工作。

FAIR 開發了原始的 Llama 模型和 Llama 2，但在重組後，新成立的 GenAI 組織內部由 Meta 副總裁 Manohar Paluri 領導的團隊接管了Llama 的後續開發工作，使 FAIR 基本處於邊緣位置。

最近發布的 Llama 4 完全由 Meta 的 GenAI 產品組織主導，Ahmad Al-Dahle 擔任核心領導角色。

近日，Meta AI 部門副總裁 Ahmad Al-Dahle 也發文回應了發布的 Llama 4 大模型的爭議問題：

 

對於「不同服務中模型質量參差不齊」這一問題，Ahmad Al-Dahle 解釋稱，由於模型一準備好就發布了，所以 Meta 的團隊預計所有公開的應用實現都需要幾天時間來進行優化調整，團隊後續會繼續進行漏洞修復工作。

 

對於 Llama 4「開卷作弊」（在測試集上進行訓練），Ahmad Al-Dahle 表示這純屬無稽之談，並表示團隊絕對不會這麼做。其表示，質量差異是由於需要對應用實現進行穩定化處理造成的。

據前 Meta 員工透露，FAIR 近年來逐漸萎縮，與此同時，FAIR 人才流失嚴重。原始 Llama 研究論文的 14 位作者中，超過半數在論文發表六個月後離開了公司，過去一年至少有八位頂尖研究人員選擇離職。

一位前 Meta 員工表示，該實驗室正在「慢慢死亡」。

近期 FAIR 負責人 Joelle Pineau 宣布辭職，Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun 目前臨時領導 FAIR，直到公司找到 Pineau 的繼任者。且他否認 FAIR 即將消亡，相反強調實驗室即將迎來新篇章，並將重新專注於長期 AI 研究。

LeCun 表示：「這更像是一個新的開始，FAIR 正在重新聚焦於我們稱之為 AMI（高級機器智能）的雄心勃勃且長期的目標。」他所說的 AMI 是指幫助機器像動物和人類一樣理解世界、推理、規劃和高效學習。

🔗 https://fortune.com/2025/04/10/meta-ai-research-lab-fair-questions-departures-future-yann-lecun-new-beginning/

🚫 數月→幾天，OpenAI 被曝縮水模型安全測試

據外媒《金融時報》援引知情人士的消息稱，隨著 AI 行業競爭的日益激烈，OpenAI 已大幅削減了對其 AI 模型進行安全測試的時間和資源。

目前，員工和第三方團體對 OpenAI 最新的大型語言模型進行的「評估」（即評估模型風險和性能的測試）僅有幾天時間，而此前這一過程需要數月之久。

一位正在測試 OpenAI 即將推出的 o3 模型（設計用於複雜問題解決和推理任務）的人士表示：「當技術不那麼重要時，我們的安全測試更加徹底。」

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該人士補充說，隨著大型語言模型變得更加強大，技術被「武器化」的潛在可能性也隨之增加。

「但由於市場需求更高，他們希望更快推出產品。我希望這不會是一個災難性的錯誤，但這種做法確實草率冒險，是災難的配方。」

知情人士表示，時間緊迫是由「競爭壓力」驅動的。

OpenAI 則表示，他們已經提高了評估過程的效率，包括自動化測試，這導致了時間框架的縮短。該公司安全系統負責人 Johannes Heidecke 表示：「我們在行動速度和測試徹底性之間取得了很好的平衡。」

🔗 https://www.ft.com/content/8253b66e-ade7-4d1f-993b-2d0779c7e7d8

➕ GPT 開山一作加盟 OpenAI 前 CTO 創企

據 Business Insider 援引消息人士資訊報道，OpenAI 前 CTO 米拉·穆拉蒂（Mira Murati）所成立的初企 Thinking Machines Lab，目前正在籌集超過 20 億美元的融資。

報道稱，本輪籌集的 20 億美元資金將作為該公司的種子輪融資，相較於此前 2 月報道的 10 億美元融資，本次金額直接翻了 2 倍；消息人士還表示，若本次融資成功，Thinking Machines Lab 估值將達到至少 100 億美元。

今年 2 月，Business Insider 就曾報道過 Thinking Machines Lab 正在計劃以 90 億美元的估值進行融資，該筆融資金額為 10 億美元。

據了解，Thinking Machines Lab 於今年 2 月正式宣布，組建陣容大多數來自 OpenAI 的舊班底，包括 Barret Zoph、John Schulman 等等。該公司目標是創建更實用、更智能、更貼近人類需求的 AI 系統。此前有消息稱，儘管 Thinking Machines Lab 沒有發布任何產品，但憑藉 Mira Murati 的名氣，初期預計融資額超過了 1 億美元。

另外，Thinking Machines Lab 在近期又收穫了兩名 OpenAI 的前「大將」員工，分別是元老級研究人員 Alec Radford 和 OpenAI 前首席研究官 Bob McGrew。

Alec Radford 於上年 12 月從 OpenAI 離職，其為 GPT 論文的主要作者，貢獻包括了 GPT、GPT-2、CLIP 等多個重要研究，並且參與了 GPT-2、語音模型 Whisper 以及 Dall-E 的開發。而 Bob McGrew 負責領導 OpenAI 的研究工作，於去年 9 月離職。

🔗 https://www.businessinsider.com/mira-murati-new-ai-startup-thinking-machines-funding-2025-4

🍎 傳蘋果計劃今年秋季發布 Appe Intelligence Siri

本周，The Information 曝光了更多升級版 Siri 未能按時更新的原因及細節，其中最核心的原因是由於 Siri 團隊內部在技術選擇上猶豫不決，以及人員變動導致了升級版 Siri 難產。

據悉，最初 Siri 團隊選擇的是大小模型混合為升級版 Siri 提供支持。據熟悉新版 Siri 項目的蘋果前員工透露，大小模型連名字都已經定好，分別叫「大力鼠標（Mighty Mouse）」和「迷你鼠標（Mini Mouse）」。其中，大模型將會用於雲端計算，處理複雜任務，而小模型在 iPhone 上進行本地運行，執行輕量化的任務（如 Siri 定鬧鐘）。

但 Siri 團隊的「領頭羊」決定構建一個能處理所有事務的大模型，但需要新版 Siri 保持雲端計算，恰恰這一做法違反了 Siri 的保護隱私策略；隨後團隊內部還發生了一系列的技術轉型，導致不少團隊成員感到沮喪，甚至選擇離職。

導致升級版 Siri 難產的原因不只因為「選擇猶豫不決」：據知情人士透露，蘋果內部將 AI 負責人 John Giannandrea 和其副手 Robby Walker 在 Siri 上所負責的內容全部撤銷。而軟體工程部門負責人 Craig Federighi 接替了 Siri 的負責人位置，曾負責開發 Vision Pro 的公司高管 Mike Rockwell 則替代 Walker 的職位。

報道中透露，Federighi 也有自己的機器學習團隊，該團隊負責了蘋果相當多的 AI 功能開發任務，而這些功能均已劃分到 Apple Intelligence 中，並成功發布。

而對於 John Giannandrea 和 Robby Walker，兩位前 Siri 負責人都因自己的決策問題，導致 Siri 沒能得到很好的資源分配，從而促使了技術的落後。報道還提到，Walker 不願承擔 Siri 的項目風險，並且專注於對性能影響不大的功能，而不是選擇徹底改造 Siri。

此外，有知情人士透露，因為 Federighi 和 Giannandrea 兩人的性格截然不同，導致前者的 AI 團隊與後者的 Siri 團隊沒能很好相互交流，甚至兩人關係一度惡化。

一則來自紐約時報的報道也曝光了更多細節。據悉，由於蘋果數據中心僅擁有約 5 萬個使用超過 5 年的 GPU，負責 AI 項目的 John Giannandre 曾特地向庫克申請增購 GPU。

庫克最初批准將晶片預算翻倍，但財務主管盧卡·馬埃斯特里將增幅削減至不到一半，並建議團隊提高現有晶片效率。由於 GPU 不足，AI 團隊不得不向 Google 和亞馬遜等供應商租用計算資源，甚至使用 Google 的替代晶片進行開發。

蘋果發言人特魯迪·穆勒事後澄清，公司已逐步滿足 Giannandre 的預算需求，而非一次性全額撥款，且馬埃斯特里未要求團隊優化晶片效率。

儘管如此，報道稱蘋果並未放棄 Siri 升級計劃，預計今年秋季推出延遲的 Apple Intelligence Siri 功能，比如能編輯照片並發送給朋友的虛擬 AI 助手。

🔗 https://www.nytimes.com/2025/04/11/technology/apple-issues-trump-tariffs.html?unlocked_article_code=1.-04.mT5T.9iKwgDBvx2JY&smid=url-share

🧑‍⚖️ 前 OpenAI 員工支持馬斯克訴訟，反對轉為盈利公司

本周，OpenAI 在 X 平台宣布將對馬斯克提起反訴，指責其一系列行為意在拖延 OpenAI 的發展並謀取個人利益，以及還指責馬斯克一直在散布虛假資訊，試圖誤導公眾。

同期，包括史蒂芬·阿德勒、丹尼爾·科科塔伊洛、格雷琴·克魯格在內的 12 名前 OpenAI 員工近日則提交了一份法庭文件，支持馬斯克對 OpenAI 的訴訟，反對 OpenAI 從非營利組織轉為盈利公司。

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這群前員工中有多人曾公開批評 OpenAI 的管理方式，例如克魯格呼籲公司提高透明度，科科塔伊洛和威廉·桑德斯則警告 OpenAI 在 AI 競賽中過於「魯莽」。

前員工在文件中指出，OpenAI 現行結構——非營利部分控制子公司——對其使命至關重要。

轉為盈利公司可能導致 OpenAI 優先考慮股東利益，削減安全投入，甚至放棄「合併與協助」承諾，即支持其他安全導向的 AGI（通用人工智慧）項目。

他們還透露，OpenAI 常以非營利治理結構吸引人才，2020 年底的一次全員會議上，CEO Sam Altman 曾強調非營利監督對確保安全和社會利益優先至關重要。

🔗 https://techcrunch.com/2025/04/11/ex-openai-staff-file-amicus-brief-opposing-the-companys-for-profit-transition/

👊 宇樹科技即將推出機器人格鬥直播

4 月 10 日，宇樹科技發布了一段展示機器人與人類及機器人之間格鬥的影片。

影片顯示，頭戴頭盔、手戴拳擊手套的人形機器人在出拳速度、下盤穩定性和反應靈敏度等方面與真人無異，在被擊倒後還能迅速站起並調整姿勢。

宇樹科技還宣布計劃於一個月內開啟機器人格鬥直播，稱機器人目前正在學習更多技能，期待在即將到來的格鬥直播中展示更多功能。

‍💰 Ilya 新公司估值達到 2300 億元

據英國《金融時報》報道，由 OpenAI 聯合創始人兼前首席科學家 Ilya Sutskever 創立的 Safe Superintelligence（SSI）近日完成新一輪融資。

SSI 以 320 億美元的估值額外籌集了 20 億美元資金。據悉，此輪融資由 Greenoaks 領投。

在此之前，SSI 已成功籌集 10 億美元資金，且有消息稱公司正在進行另一輪 10 億美元的融資。對於最新的融資消息，SSI 方面尚未發表評論。

Sutskever 離開 OpenAI 後，與 Daniel Gross 和 Daniel Levy 共同創立了 SSI。不過，目前 SSI 的產品似乎仍處於開發階段，其網站內容簡單，僅包含公司使命宣言。

創始團隊表示，公司只有「一個目標和一個產品：安全的超級智能」。

🔗 https://www.ft.com/content/792e09b2-f63b-41ac-8be8-e10e75ead2d1

Hunt for Tools｜先進工具

🤖 Google 最強 AI 晶片登場，發布新 Agent 協議 A2A

在 Google Cloud 大會上，Google 第七代 TPU「Ironwood」正式亮相，其為 Google 迄今為止性能最強、可擴展性最高的定製 AI 加速器，也是首款專為推理設計的加速器。

相較於 Google 第一代 TPU，Ironwood 推理性能猛漲 3600 倍，能耗效率提升 29 倍；而與上一代 Trillium 相比，Ironwood 在能耗效率上也實現了 2 倍的提升。硬體方面：

 

Ironwood 搭載了高達 192GB 的顯存，在帶寬方面提升到至 7.2 Tbps，雙向帶寬也增加到 1.2 Tbps，讓數據、晶片之間的傳輸速度更快，提升大規模分布式訓練和推理的效率。

 

Ironwood 最高規格「9216 版本」算力總計可達到 42.5 Exaflop（每個獨立晶片峰值算力為 4614 TFLOPs），屆時 Ironwood 的算力是世界上最大的超級電腦 El Capitan 的 24 倍以上。

同日，Google 還公布了多個項目、技術更新：

 

Vertex AI 加入「文字轉音樂模型」Lyria，成為唯一一個涵蓋所有模態（影片、圖像、語音和音樂）的生成式媒體模型的平台；

 

Google AI 影片生成模型 Veo 2 新增影片修復、畫面拓展、鏡頭構圖指導等功能；

 

文字轉圖像模型 Imagen 3 提升畫面細節表現，擁有更豐富的光照以及減少干擾性偽影，同時還改善了圖像修復（擦除）能力。

Google 還推出了 Agent（智能體）的全新開放協議「Agent2Agent（A2A）」，其旨在幫助多個智能體之間能夠相互協作，並通過開放協議相互通信，從而提升智能體的實用性。值得一提的是，A2A 協議是對 Anthropic 提出的 MCP 模型上下文協議的補充，Google 還宣布，旗下 Gemini 模型也將支持 MCP 協議。

據悉，模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）是由 Anthropic 推出的開源協議，旨在實現大語言模型與外部數據源和工具的集成，用來在大模型和數據源之間建立安全雙向的連接。

另外，Google 的 AI 編碼助手「Gemini Code Assist」已經在預覽版中提供了 Agent（智能體）能力。Google 在大會上宣布，Code Assist 中的智能體可以執行多個步驟並完成複雜的編程任務。

🔗 https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/

🧠 ChatGPT 新增長時「記憶」功能

日前，OpenAI CEO Sam Altman 在回復網友時表示，o3 和 o4-mini 兩款新模型會在不久之後發布。

而據 The Verge 消息，知名 AI 軟體工程師 Tibor Blaho 在新版 ChatGPT 網頁中發現了 o4 mini、o4 mini high 和 o3 的相關資訊。而 The Verge 也表示，o3 和 o4 mini 系列都將會在下周推出，除非 OpenAI 調整發布計劃。

另外，報道還指出 OpenAI 將會在下周推出 GPT-4.1 系列模型，包括更小版本的 GPT-4.1 mini 和 nano 兩個版本。知情人士透露 GPT-4.1 將會是多模態模型 GPT-4o 的改進版。

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據介紹，ChatGPT 將能夠參考用戶所有的歷史對話內容，提供更加個性化的服務體驗，比如在寫作、建議、學習等方面，能給出貼合用戶喜好的回答。

早在去年 9 月，ChatGPT 就已全量推送記憶功能，並將其擴展到 GPTs 功能。而此次升級後，新的對話將在已保存的記憶資訊上自然延伸，交互更加流暢，更符合用戶個人風格。新功能將逐步向所有 Plus 和 Pro 用戶開放，但歐洲經濟區（EEA）、英國、瑞士、挪威、冰島和列支敦斯登除外。團隊版、企業版和教育版用戶則需再等幾周。

此外，OpenAI 還公布並開源了一個新的瀏覽能力測試基準 —— BrowseComp（Browsing Competition），專門用於測試 AI 模型在跨網站、多跳推理與策略搜索方面的能力。結果顯示，只有特訓版 OpenAI Deep Research 在測試中獲得較好成績，4o、GPT-4.5 紛紛敗下陣來。

🔗 https://openai.com/index/browsecomp/

📊 英偉達開源新模型，性能直逼 DeepSeek-R1

本周，英偉達開源了一款名為 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 的新模型。該模型基於 Meta 早期的 Llama-3.1-405B-Instruct 模型開發，擁有 2530 億個參數，在多項第三方基準測試中表現出色：

英偉達新模型的性能逼近擁有 6710 億參數的 DeepSeek R1，但只用了不到一半的參數量。

測試結果顯示，GPQA（76 vs. 71.5）、IFEval 指令遵循（89.5 vs. 88.8）和 LiveCodeBench 編碼任務（66.3 vs. 65.9）。並且，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 推理吞吐量也比 DeepSeek R1 671B 高 4 倍。

但在 MATH500 和 Arena Hard 基準測試中，DeepSeek R1 仍略占優勢。據悉，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 的設計目標是支持高級推理、指令遵循以及 AI 助手工作流程。技術特點如下：

 

採用神經架構搜索(NAS)優化架構

 

引入跳躍注意力層、融合前饋網路(FFN)和可變 FFN 壓縮率

 

降低內存占用和計算需求，保持輸出質量

 

可在單個 8x H100 GPU 節點高效部署

 

部署支持 B100 和 Hopper 微架構硬體

在 BF16 和 FP8 精度模式下均驗證通過目前，該模型的代碼已在 Hugging Face 平台上公開，包含開放的權重和訓練後數據。

官方介紹，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 可用於聊天機器人開發、AI Agent 工作流、檢索增強生成（RAG）和代碼生成等場景。根據英偉達開放模型許可證及 Llama 3.1 社區許可協議，該模型已獲准用於商業用途。

🔗 https://x.com/NVIDIAAIDev/status/1909742262814490840

Hunt for Fun | 先玩

🎮 Pokemon，一種很新的 AI 測試方式

最近，一位軟體工程師最近在 Twitch 平台上創建了名為「Gemini_Plays_Pokemon」的頻道，他表示：「我正在測試 Gemini Pro 2.5，看看它在《Pokemon》遊戲中表現如何。」

值得注意的是，該工程師並非 Google 員工。

直播畫面分為兩部分：左側顯示 Gemini 的程序如何獲取遊戲數據，包括玩家位置、地圖細節等資訊，並進行螢幕截圖；右側則展示 AI 在遊戲中的實際進展，包括捕捉寶可夢等活動。

這並非 AI 首次嘗試玩《Pokemon》。今年 2 月，Anthropic 也宣布其最新 AI 模型 Claude 3.7 Sonnet 已在《Pokemon》上進行訓練，成功獲得了三個徽章，相當於完成了遊戲的一半進度。

Google AI 產品負責人也對這一現象表示關注，他在社交媒體上分享了直播鏈接並評論道：「Gemini 2.5 Pro 目前在完成《Pokemon》方面取得了巨大進展，觀看過程非常有趣。」

🔗 https://www.twitch.tv/gemini_plays_pokemon

Hunt for Insight｜先知

🤔 奧特曼：ChatGPT 不是 AGI

近日，在溫哥華舉行的 TED2025 大會上，OpenAI CEO Sam Altman 與 TED 主席 Chris Anderson 進行了一場對話，分享了 AI 發展的多個關鍵方面以及他對未來的展望。

Altman 在談到 AI 對就業的影響時表示，人們通常有兩種反應：擔憂被取代，或將 AI 視為提升能力的工具。他強調，人類創造力仍然至關重要，並承認在智慧財產權和公平使用方面存在挑戰，提議建立新商業模式確保創作者獲得合理報酬。

關於開源模型，Altman 承認 OpenAI 在這方面行動較晚，但確認他們正在開發一款強大的接近前沿水平的開源模型。他反對將 AI 發展描述為「不負責任的競賽」，表示大多數 AI 公司都真誠關注安全問題。

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Altman 透露，OpenAI 未來將專注於用戶體驗而非單純追求模型能力，同時預測 AI 在科學領域的應用將帶來重大突破，尤其是在疾病防治和新材料發現方面。另一個即將到來的飛躍是由自主軟體編寫代理推動的軟體工程。

當被問及對 AGI 的定義時，Altman 調侃道：「這個嘛，就像個笑話一樣，如果你讓 10 個 OpenAI 的研究人員坐在一個房間裡，讓他們定義 AGI，你可能會得到 14 種不同的定義。」

他還明確表示 ChatGPT 並不是 AGI，因為它無法自主學習、改進自身或獨立完成複雜任務。

Altman 預計未來的人類將永遠生活在比人類更智能的 AI 存在的環境中，「他們將生活在一個所有產品和服務都極度智能、高效的世界裡，將無法想像一個電腦無法理解你的意思、無法實現你想像的事的時代。」

🔗 https://x.com/btibor91/status/1910815598004535512

🆚 斯坦福：中美 AI 大模型差距只有 0.3%

日前，斯坦福 HAI 發布了 2025 年 AI 指數年度報告（The 2025 AI Index Report），認為「AI 對社會的影響從未如此明顯」，AI 將成為 21 世紀最具變革性的技術。

在 12 個重要結論中，斯坦福 HAI 認為美國在生產頂級 AI 模型方面仍然處於領先地位，但中國正在縮小性能差距。

具體來看：

 

2024 年，美國相關機構生產了 40 個著名的 AI 模型，大大超過了中國的 15 個和歐洲的 3 個。儘管美國在數量上保持領先，但中國的 AI 模型在質量上迅速縮小了差距：在 MMLU 和 HumanEval 等主要基準上的性能差距從 2023 年的兩位數縮小到 2024 年的接近持平。報告顯示到 2024 年底，美國頂級 AI 模型的性能的優勢僅剩 0.3%。

 

與此同時，中國在 AI 出版物和專利方面繼續保持領先。並且模型開發日益全球化，中東、拉美和東南亞等地區都推出了引人注目的模型。

報告還指出，全球對 AI 的樂觀態度日益上升，但地區分歧依然嚴重：

 

在中國（83%）、印度尼西亞（80%）和泰國（77%）等國家，絕大多數人認為 AI 產品和服務利大於弊。

 

相比之下，加拿大（40%）、美國（39%）和荷蘭（36%）等地的樂觀情緒仍然低得多。

 

不過，情緒正在發生變化：自 2022 年以來，幾個以前持懷疑態度的國家的樂觀情緒顯著增強，包括德國（ 10%）、法國（ 10%）、加拿大（ 8%）、英國（ 8%）和美國（ 4%）。

🔗 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

💡 微軟首席技術官：2030 年 AI 將負責 95% 代碼工作

日前，微軟首席技術官 Kevin Scott 參加了播客 20VC 的訪談節目，前者在交流中，分享了對未來「人類與 AI 共存的工作環境、狀態」的預測。

整個訪談中，Kevin Scott 提到了很令人震驚的一點：到了 2030 年，將有 95% 的編程代碼由 AI 生成。雖然觀點很不可思議，但 Kevin Scott 隨後也解釋稱，但這並不意味著軟體工程的工作完全由 AI 接管。他認為，在 AI 霸占「寫代碼」這件事上，人類將會由編譯者變為指令引導者，簡單來說就是化身為指揮家，命令 AI「幹活」。

Kevin Scott 還表示，AI 並不會取代開發者，而是能從根本改變開發者的工作方式：開發者將不再像以前那樣逐行編寫代碼，而是通過 AI 工具，運用提示詞和指令生成對應所需的代碼。Kevin Scott 表示，在這種新的工作模式下，開發人員將專注於引導 AI 而非手動編程。

此外，Kevin Scott 也承認了目前 AI 仍有十分多局限性（尤其是記憶能力）。但 Scott 仍願意相信「這些局限性只是暫時的」，他預測未來的 AI 工具將在個性化和上下文感知方面做得更好，並且能夠通過學習過去的互動來提升性能，未來一年，AI 的記憶能力將大幅提升。