Eileen 在2026年人工智能峰会上，Core Automation公司首席执行官杰瑞·特沃雷克提出，衡量人工智能进步的最佳标准，不一定是那些最惊艳的演示，而是模型目前仍然无法完成的“看似简单”的任务。这位前OpenAI研究负责人把注意力引向了这些容易被忽略的环节。
他指出，技术快速飞跃时，人们很容易忽视模型在部分领域其实毫无进展。与引人注目的展示相比，这些未完成的任务更能说明问题。它们不是边角料，而是决定人工智能能否可靠胜任现实世界工作的关键。
这一判断提醒人们，评估AI能力不能只看演示效果。那些“看似简单”却无法完成的任务，同样反映模型的真实水平。它们与最惊艳的演示形成对照，也更能说明AI在现实世界工作中是否可靠。
特沃雷克的观点把衡量标准放在更全面的视野中。只有把模型仍无法完成的任务纳入观察，才能判断人工智能距离可靠应用还有多远。
