在評估 AI 研究的進展時，常見的錯誤是僅根據某一類任務的進展來推斷所有人類能執行的任務的發展情況。根據 François Chollet 的觀點，AI 的進步在不同領域之間存在顯著差異。過去一年，特定的可驗證領域，尤其是程式碼的發展，顯示出快速的進展，然而這一進展並不適用於其他領域。這是因為 AI 能力的主要驅動力仍然是對過去數據的記憶和操作，而在可驗證領域中，這類數據可以無限生成。因此，在評估 AI 的發展時，必須考慮到不同領域的特性，避免將單一領域的進展推廣至所有領域。
在評估 AI 研究的進展時，常見的錯誤是僅根據某一類任務的進展來推斷所有人類能執行的任務的發展情況。根據 François Chollet 的觀點，AI 的進步在不同領域之間存在顯著差異。過去一年，特定的可驗證領域，尤其是程式碼的發展，顯示出快速的進展，然而這一進展並不適用於其他領域。這是因為 AI 能力的主要驅動力仍然是對過去數據的記憶和操作，而在可驗證領域中，這類數據可以無限生成。因此，在評估 AI 的發展時，必須考慮到不同領域的特性，避免將單一領域的進展推廣至所有領域。