Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója azt sugallja, hogy a szuperintelligencia néhány ezer napon belül kialakulhat, bár ez hosszabb időt is igénybe vehet. Megjegyzései az OpenAI fejlett nyelvi modelljének, az o1-nek a megjelenését követően hangzottak el, ami vitát indított arról, hogy mikor érhető el az általános mesterséges intelligencia (AGI). Az AGI, bár pontatlanul meghatározott, az emberi szintű érveléssel, tervezéssel és autonómiával rendelkező MI-re utal. Számos döntéshozó és kutató kérdéseket vet fel az AGI lehetséges előnyeivel és kockázataival kapcsolatban, de a válaszok nem egyértelműek az MI-fejlesztés magánszektor dominanciája miatt, ahol az átláthatóság nem biztosított. Az MI-cégek arra törekednek, hogy átfogó, emberhez hasonló kognitív képességekkel rendelkező rendszereket hozzanak létre, hogy beruházásokat vonzzanak azzal, hogy fenntartják az AGI közeli elérésének gondolatát. Az olyan nagy nyelvi modellek (LLM) előrehaladása ellenére, mint az OpenAI o1, a Google Gemini vagy az Anthropic Claude, a szakértők úgy vélik, hogy ezek a modellek még nem érték el az AGI-t. Egyes kutatók úgy vélik, hogy a jövőbeli áttörések új technológiákat igényelhetnek, amelyeket a neuro- és kognitív tudományok informálnak, a MI koherens világmodelljeinek fejlesztésére összpontosítva, amelyek lehetővé teszik az érvelést és az általánosítást különféle területeken. Yoshua Bengiohoz hasonló kutatók az ilyen fejlett modellek támogatására alternatív MI-architektúrákat kutatnak. Mások azt javasolják, hogy kisebb, energiahatékonyabb MI-rendszerek hatékonyabbak lehetnek, különösen, ha szelektíven tanulnak környezetükből, ahogyan azt Karl Friston javasolja. A különböző diszciplínák közötti együttműködés elengedhetetlen az MI-képességek ellenőrzéséhez és a technológiai cégek állításainak hitelességéhez. Azonban, a nagyvállalatokon kívüli kutatók számára kihívást jelent az előrehaladott MI-rendszerekhez való hozzáférés az erőforrás-korlátozások miatt. 2021-ben az Egyesült Államok kormánya 1, 5 milliárd dollárt, az Európai Bizottság pedig körülbelül 1 milliárd eurót különített el MI-kutatásra.

Ezzel szemben a globális vállalatok több mint 340 milliárd dollárt fektettek be. Létezik egy javaslat egy „AI CERN” létrehozására Európában, hogy az erőforrásokat és tehetségeket összefogva a legmodernebb kutatásokra összpontosítsanak. Az AGI érkezésének előrejelzése bizonytalan, a becslések néhány évtől egy évtizedig terjednek. A jelentős MI-fejlesztések valószínűleg az iparból származnak a súlyos beruházások miatt. Lényeges, hogy ezek a fejlesztések szilárd emberi intelligencia megértésével legyenek összhangban, a különböző tudományos területek meglátásait is beépítve. A közfinanszírozású kutatásoknak kulcsszerepet kell játszaniuk az AGI fejlődésében, hogy a fejlesztések robusztusak legyenek és csökkentsék a lehetséges kockázatokat. A kormányoknak, vállalatoknak és kutatóknak fel kell ismerniük erősségeiket, hogy ne veszítsenek értékes meglátásokat, és biztonságosabb MI-rendszereket építsenek.