Согласно отчету инженера Google Хейдена Белфилда, в DeepMind не зафиксировано измеримого ускорения темпов исследований, вызванного самим ИИ. Хотя нейросети пишут более 75% производственного кода, 88% правок по-прежнему требуют человеческого контроля. Доля изменений, полностью делегированных ИИ, выросла лишь с 7,5% до 11,9%. Внутренние тесты показывают, что при усложнении задач вероятность успешного выполнения ИИ без участия человека резко падает. Для отслеживания прогресса компания использует индекс General Capability Index (GCI), охватывающий 123 модели. Согласно данным GCI, возможности моделей Gemini растут стабильно, примерно на 0,1 балла в месяц, без признаков резкого скачка. Успехи модели Gemini 4 Argon эксперты связывают с увеличением вычислительных мощностей и инвестиций, а не с самопроизвольным ускорением развития ИИ. В настоящее время риск автоматизации исследований оценивается как низкий, однако компания продолжает развивать инфраструктуру для мониторинга возможных изменений в будущем.