V "ChatGPT in prihodnost umetne inteligence" Terrence J. Sejnowski preučuje preobrazbeni vpliv tehnologij umetne inteligence (UI), kot sta AlphaFold in ChatGPT, še posebej na področju jezikovnih modelov. AlphaFold, ki je prejel Nobelovo nagrado, napoveduje strukture proteinov z uporabo nevronskih mrež. Sejnowskijeva knjiga, nadaljevanje njegovega dela iz leta 2018, obravnava razvoj UI od preprostih modelov do današnjih naprednih velikih jezikovnih modelov (LLM), ki posnemajo človeški jezik brez pravega razumevanja. Sejnowski poudarja arhitekturo nevronskih mrež, navdihnjeno s človeškim možganom, in namiguje, da bi razumevanje njihovega uspeha lahko bilo tako revolucionarno kot odkritje DNA. Primerja trenutne razprave o 'inteligenci' UI s preteklimi razpravami o bistvu življenja in namiguje na prihodnja razkritja, ki bi jih UI lahko prinesla v inteligenco. Končni cilj v UI je razvijanje splošne umetne inteligence—strojev, ki posnemajo človeške kognitivne sposobnosti.

Kljub trenutnim omejitvam postajajo UI sistemi sodelavci na področjih, kot sta zdravstvena oskrba in izobraževanje. Sejnowski poudarja pomembnost oblikovanja preciznih navodil za učinkovito interakcijo z UI modeli. Predlaga "obratni Turingov test" za oceno inteligence uporabnika na podlagi njihove interakcije z UI. Da bi prihodnji UI sistemi dosegli večjo inteligenco, morajo posnemati človeško učenje v otroštvu, vključujoč dolgoročni spomin, ciljno usmerjeno vedenje in senzomotorične sposobnosti. Sejnowski priznava ovire na poti UI, vključno z možnimi motnjami v industrijah in potrebo po okolju prijaznih modelih. Priprava na morebitno preseganje človeške inteligence s strani UI je ključna za obvladovanje tveganj. Zavzema se za etične, dobro regulirane pristope za obvladovanje morebitnih groženj UI, da bi zagotovili njene koristi za družbo.