२०२५ पर्यंत, AI मध्ये महत्त्वपूर्ण बदल अपेक्षित आहेत, ज्यामध्ये मानवांच्या मार्गदर्शनाखाली कार्य करणाऱ्या विशेष एजंट्सच्या सहकार्याच्या AI प्रणालींवर भर दिला जाईल. या मल्टी-एजंट प्रणालींनी आरोग्य, शिक्षण आणि वित्तीय क्षेत्रातील जटिल समस्यांचे निराकरण करणे अपेक्षित आहे. मानव आणि AI यांच्या सहकार्यासाठी नवीन दृष्टिकोन समोर येणार आहेत, तसेच AI च्या वास्तविक जगातील फायदे दर्शविण्याची मागणी वाढणार आहे. मात्र, जनरेटिव्ह AI च्या वाढीसह अधिक प्रगत फसवणुका उद्भवू शकतात, तर अमेरिकेतील नियमन कमी होऊ शकते, ज्यामुळे राज्ये आणि आंतरराष्ट्रीय खेळाडूंनी प्रभावित केलेले एक विस्कळीत नियामक दृश्य निर्माण होऊ शकते. संशोधनाच्या पलीकडे AI एजंट्सचे व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये विस्तार होत आहे, जसे की संगणकांवरील कार्ये स्वयंचलित करणारे इंटरफेस. या साधनांच्या आशापासून, संभाव्य धोक्यांबद्दलची चिंता कायम आहे.

दरम्यान, मोठ्या AI मॉडेल्समध्ये सुधारणा कमी गतीने होत आहे, AI विकास शिखरावर पोहोचला आहे का यावर वादविवाद सुरू आहे. फसवणूक, विशेषतः ऑडिओ डीपफेक्स मधील AI चे योगदान वाढू शकते, आणि ग्राहक संरक्षण नवीन प्रशासनात कमी होऊ शकते. अशा धोक्यांच्या सार्वजनिक शिक्षणाची सुधारणा करण्याची गरज संस्थांना लागणार आहे, विशेषतः नॉन-इंग्रजी भाषकांसाठी. "सर्वसाधारण ठेकेदारां" सारखी जटिल AI प्रणाली उदयास येणार आहेत, ज्यामध्ये सिम्युलेशन, आरोग्य, वित्तीय आणि शिक्षणात समस्या सोडवण्यासाठी विविध AI विशेषज्ञता एकत्र येणार आहे. शिक्षणात, मल्टीमॉडल AI मॉडेल्सवर लक्ष केंद्रीत केले जाईल, ज्यासाठी खरंच शिक्षण सुधारणारे घटक आहेत का याचे मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे. हेल्थकेअरमध्ये, विकसकांनी AI दाव्याचे फायदे सिद्ध केले पाहिजेत, पारदर्शक बेंचमार्क मानकांची पद्धत मुख्य प्रवाहात येणार आहे. उच्च-प्रभाव अनुप्रयोग विविध ज्ञान असलेल्या AI टीम्सद्वारे अधिक प्रभावी समाधानाकरिता वापरण्यात येतील. अखेर, मानव-AI सहकार्यासाठी वैचारिक उत्थान होईल, सामूहिक बुद्धिमत्तेसाठी मानव-AI सहकार्याचे ऑप्टिमायझेशन महत्त्वाचे असेल आणि संबंधित धोक्यांचे मूल्यांकन केले जाईल. AI क्षमता जसजशी वाढते, तसतसे व्यापक धोका मूल्यांकन रणनीतींची आवश्यकता देखील वाढेल.