Los actuales marcos de evaluación de IA son profundamente defectuosos: las metodologías de medición carecen de rigor, los resultados de las evaluaciones a menudo no aciertan en el objetivo y los sistemas de clasificación a menudo pasan por alto los matices. Los laboratorios tienden a optimizar de manera estrecha para estos puntos de referencia, sin embargo, los resultados reales no se traducen. No obstante, el AGI sigue siendo inevitable. El ASI ya no es un punto final teórico distante: se espera un progreso significativo en ese frente dentro de los próximos doce meses.