谷歌DeepMind對其AI驅動研究的首次內部審計顯示，儘管AI編寫了DeepMind工程師交付代碼的75%以上，但AI進展並未出現可衡量的加速。這一結論在其Gemini 4 Argon模型的安全報告中詳述，並駁斥了包括Anthropic首席執行官Dario Amodei在內的一些AI高管關於“遞歸式自我改進”可能導致AI失控發展的擔憂。DeepMind研究員Haydn Belfield在X上表示，“機器學習研發沒有顯著的端到端加速”，Gemini 4 Argon的性能提升歸因於計算資源和組織投入的增加，而非AI驅動的加速。