Текущие схемы верификации в области ИИ разнообразны, но большинство из них отклоняются от правильного направления. Некоторые просто наращивают вычислительные мощности, но не решают реальные проблемы; некоторые зациклены на одном модели и не хотят отпускать ее, их взгляд слишком узкий; другие, хотя и обладают высоким технологическим порогом, имеют крайне ограниченные сценарии применения, словно вращаются в тупике. Говорить, что эти подходы являются инновациями, скорее, неправильно — их скорее можно назвать инновациями ради инноваций. По-настоящему надежные решения должны соответствовать нескольким условиям: иметь достаточную техническую глубину, уметь решать реальные потребности и быть адаптированными к разным сценариям. Среди новых идей, которые сейчас пробуют в индустрии, есть направления, заслуживающие внимания, особенно те, что действительно ломают ограничение на отдельные точки и движутся к комплексной верификации.