UNDARK对纽约大学名誉教授Gary Marcus（麻省理工学院大脑和认知科学博士）进行了一次有趣的采访，内容是关于为什么掌握语言对人工智能来说如此困难。Marcus对人工智能的许多发展都了如指掌，他表示，我们需要对人工智能的进步持保留态度。
从GPT-3开始，Marcus开始说：“我认为这是一个有趣的实验。人们被引导去相信这个系统实际上能够理解人类语言，但事实并非如此。它只是一个自动完成系统，它可以预测下一个单词和句子。就像你的手机一样，你输入一些东西，它就会继续。但并不真正理解它周围的世界。”
“很多人都对此感到困惑。因为这些系统最终所做的是模仿。他们正在模仿庞大的文本数据库。我认为普通人不明白模仿一百个单词，一千个单词，一万个单词，一万亿个单词之间的区别 – 当你开始接近一万亿个单词时，几乎所有你能想到的东西都已经在那里谈论过了。因此，当你模仿某件事时，你可以做到很高的程度，但它仍然有点像一只鹦鹉，或一个剽窃者，或类似的东西。鹦鹉不是一个坏的比喻，因为我们认为鹦鹉实际上并不理解它们在说什么。而GPT-3当然也不明白它在说什么。”
Marcus表示，他对最近的一些人工智能发展感到鼓舞：“人们终于敢于走出深度学习的正统观念，并最终愿意考虑 ‘混合’ 模型，将深度学习与更经典的人工智能方法结合起来。各方越是开始放下他们的言辞武器，开始合作，就越好。”