在非可驗證領域，提升人工智慧（AI）性能的唯一途徑是透過更多標註的訓練數據。然而，這種方法的成本相當高，並且所帶來的改進僅為對數級別。François Chollet強調，幾乎所有的工作都包含非可驗證的元素，這意味著沒有任何工作能夠做到完全的端到端驗證。即使是數學家的工作，也無法完全驗證。儘管軟體工程中有許多可驗證的任務，整體上仍然無法達到完全驗證。因此，AI在自動化這些任務和完全取代這些工作之間的差距，將在未來相當長的一段時間內持續存在。就像自駕車一樣，99%的運行準確率仍不足以完全取代人類。因此，即便未來出現超人類的自動定理證明者，數學家仍將保有他們的職位，甚至可能會增加人數，這一點讓人感到不安。