두 AI 성능 지표가 서로 다른 양상을 보이며, 컴퓨팅 자원 규모에 따라 AI 모델의 접근성 격차가 커질 수 있습니다. 검증 손실은 격차가 줄어드는 추세지만, 다른 지표에서는 최첨단 모델의 우위가 계속 확대되는 경향을 보입니다. 성능 지표의 기능적 형태에 따라 '온건한 모델'이 지구를 상속받을 수 있는지 여부가 결정되며, 경계가 있는 성능 지표는 항상 온건한 모델을 선호합니다.
특정 능력(소프트웨어 엔지니어링, 합성 생물학, 수사적 설득력 등)이 우리가 중요하게 생각하는 기준으로 무한대로 측정될 경우, 최첨단 능력은 소수의 부유한 주체에게 집중될 가능성이 높습니다. 반대로 해당 능력이 경계가 있다면, 최첨단 능력은 온건한 모델을 통해 많은 사람들에게 확산될 수 있습니다.
성능 지표의 신중한 해석은 정책 결정에 필수적입니다. 경계가 있는 지표와 무한대로 측정되는 지표는 상반된 정책적 대응을 제시할 수 있기 때문입니다.