Nové výukové modely, jako je BCOOLER, však ukazují, že systémy umělé inteligence lze použít k optimalizaci spotřeby energie.
V roce 2022 vešly ve známost modely převodu textu na obrázek, jako je DALL-E 2 a Stable Diffusion, systémy převodu textu na video jako Make-A-Video a chatboti jako ChatGPT. Tyto systémy zatím stále vydávají nekoherentní nebo nepravdivé odpovědi, takže je těžké se na ně spolehnout v kritických aplikacích. Systémy umělé inteligence si tradičně vedly dobře na jednoduchých úkolech, ale ve složitějších měly potíže. Nedávno vydané modely tento trend zpochybňují; BEiT-3, PaLI a Gato, jsou čím dál tím více schopné zpracovávat více úkolů (například vidění, jazyk). Jazykové modely nadále zlepšovaly své generativní schopnosti, ale nový výzkum naznačuje, že se stále potýkají se složitostmi plánování úkolů. Systémy umělé inteligence mohou mít vážné dopady na životní prostředí. Např. zkušební provoz BLOOM emitoval 25krát více uhlíku než jeden cestující letadlem na jednosměrné cestě z New Yorku do San Francisca. Nové výukové modely, jako je BCOOLER, však ukazují, že systémy umělé inteligence lze použít k optimalizaci spotřeby energie. Modely umělé inteligence začínají urychlovat vědecký pokrok a v roce 2022 byly použity např. k podpoře vodíkové fúze či generování nových protilátek. Nvidia použila agenta pro výuku umělé inteligence ke zlepšení návrhu čipů, které pohánějí systémy umělé inteligence. Podobně Google nedávno použil jeden ze svých jazykových modelů, PaLM, aby navrhl způsoby, jak vylepšit úplně stejný model. Lepší učení AI urychlí pokrok v AI.