第 229 期批次對 2024 年人工智慧的預測突破進行了有趣的探討，其中包括Anastasis Germanidis、Sara Hooker、Percy Liang、Sasha Luccioni、Pelonomi Moiloa 和Kevin Scott 的貢獻。
Anastasis Germanidis 預見了人工智慧系統的發展，特別是在視訊創作和即時互動。他強調人工智慧研究的自動化和模組化系統的建構。 Sara Hooker 預測，隨著多模式和多語言模型的發展，以及更小、更有效率的人工智慧模型的趨勢，人們將更加重視包容性。她在演講中強調了解決人工智慧領域語言差距和支持全球範圍內更廣泛地參與人工智慧相關研究的重要性。
Percy Liang 對人工智慧 (AI) 開放性下降表示擔憂，他強調需要嚴格的評估和治理，包括同時實施基金會模型開放指數。他主張在價值調整和模型建構方面採用更民主的方法，並強調評估在人工智慧技術中的作用。
Sasha Luccioni 提倡在人工智慧的創造過程中更加欣賞人類的創造力和勞動為了。她還強調了圍繞培訓數據和開發過程的道德問題。她是人工智慧系統的倡導者，該系統更加以人為中心且程序透明。
為了克服在資源有限的環境中部署人工智慧時出現的問題，Pelonomi Moiloa專注於創建更緊湊、更有效且使用更少資料的人工智慧模型。她強調人工智慧解決全球問題的潛力，並主張人工智慧應該更容易被各種群體所接受和幫助。
Kevin Scott 思考人工智慧的快速發展以及當代生成人工智慧的可能性。為了充分利用人工智慧工具的功能，他強調需要跟上最新進展並嘗試新工具。