来自the National Bureau of Economic Research的一篇由麻省理工与芝加哥大学的一项理论提及AI技术截至目前为止对生产力影响不大的原因。

之后，麦肯锡全球研究院于11月底发布一份关于自动化和就业的报告，借助不个国家的工作类别，勾勒出AI技术可能影响工作者的不同路径。其中一个发现是，到了2030年美国三分之一的劳动力在AI崛起下，将不得不转向新的职业。

同样的11月底，斯坦福大学、麻省理工学院和其他组织的研究人员提出一个观察AI发展的“AI指数(AI Index)”。这个AI指数，是借助测量科技进步速度、投资现况、研究引用和工作职缺等方面来跟踪人工智能的发展。

即使这三篇研究报告中的每一篇研究AI重点不同，但却出现了两个共同的主题。首先，决定AI的轨道与影响不只有技术本身而已，还必须在经济、政府政策和社会态度上发挥主要的作用。其次，电力到计算机等主要技术被社会采用的历史模式，似乎可以适用于判断AI的未来。如果AI被采用的速度太快的话，社会将承担许多转型的后果。

基本上，AI指数不是一个单一的数字，而是一系列追踪与AI相关趋势的图表。例如，影像和语音识别在过去的一两年中之间发展非常迅速，已经超越人类在这方面的能力。但是AI专家也说，AI只是在具体任务或游戏上提高智能，但是在通用人工智能(artificial general intelligence)上与人类能力相去甚远。

例如，一个孩子能够马上理解，在桌子边缘倾倒的玻璃杯，内部的水很可能落到地板上并洒了一地水。但是人工智能对于这种简单日常生活的物理学却一窍不通。换句话说，人们给AI交代一个单一任务，只会针对这个任务进行相对应的反应。如果任务性质稍有改变，或出现未曾遭遇的状况，AI 就无法随机应变的想出对策。

基本上，AI的崛起尚未在整个经济体系造成影响，至少这种影响在数量上并没有出现。因此，人们现在只是对新技术产生的虚假期望，真正要发生大规模的影响仍旧需要时间，就如同1880年出现的电动马达，一直到1920年才开始对工厂的生产力产生影响。

从AI指数来看，AI要追上或超过人类智慧，仍相当遥远，唯一要担心的是，AI普及速度一旦超越人类的预期，这种冲击才是颠覆性的影响力。