來自the National Bureau of Economic Research的一篇由麻省理工與芝加哥大學的一項理論提及AI技術截至目前為止對生產力影響不大的原因。

之后，麥肯錫全球研究院于11月底發布一份關于自動化和就業的報告，借助不個國家的工作類別，勾勒出AI技術可能影響工作者的不同路徑。其中一個發現是，到了2030年美國三分之一的勞動力在AI崛起下，將不得不轉向新的職業。

同樣的11月底，斯坦福大學、麻省理工學院和其他組織的研究人員提出一個觀察AI發展的“AI指數(AI Index)”。這個AI指數，是借助測量科技進步速度、投資現況、研究引用和工作職缺等方面來跟蹤人工智能的發展。

即使這三篇研究報告中的每一篇研究AI重點不同，但卻出現了兩個共同的主題。首先，決定AI的軌道與影響不只有技術本身而已，還必須在經濟、政府政策和社會態度上發揮主要的作用。其次，電力到計算機等主要技術被社會采用的歷史模式，似乎可以適用于判斷AI的未來。如果AI被采用的速度太快的話，社會將承擔許多轉型的后果。

基本上，AI指數不是一個單一的數字，而是一系列追蹤與AI相關趨勢的圖表。例如，影像和語音識別在過去的一兩年中之間發展非常迅速，已經超越人類在這方面的能力。但是AI專家也說，AI只是在具體任務或游戲上提高智能，但是在通用人工智能(artificial general intelligence)上與人類能力相去甚遠。

例如，一個孩子能夠馬上理解，在桌子邊緣傾倒的玻璃杯，內部的水很可能落到地板上并灑了一地水。但是人工智能對于這種簡單日常生活的物理學卻一竅不通。換句話說，人們給AI交代一個單一任務，只會針對這個任務進行相對應的反應。如果任務性質稍有改變，或出現未曾遭遇的狀況，AI 就無法隨機應變的想出對策。

基本上，AI的崛起尚未在整個經濟體系造成影響，至少這種影響在數量上并沒有出現。因此，人們現在只是對新技術產生的虛假期望，真正要發生大規模的影響仍舊需要時間，就如同1880年出現的電動馬達，一直到1920年才開始對工廠的生產力產生影響。

從AI指數來看，AI要追上或超過人類智慧，仍相當遙遠，唯一要擔心的是，AI普及速度一旦超越人類的預期，這種沖擊才是顛覆性的影響力。