UC伯克利中一名機器學習領域的教授對2030年GPT的表現進行預測，文章中指出2030年時GPT可以執行人類在180萬年的工作，一天可以學習人類2500年所學習到的知識。為了讓預測的過程更加方便，結果更加準確Jacob教授查詢了多個媒體所統計的數據，其中包括經驗縮放定律，未來計算和數據可用性預測，系統的經驗推理速度。

Jacob教授認為在2030年GPT可以在編程，黑客任務，數學蛋白質設計等多個領域中超過人類，預計到了2030年的時候，GPT每一分鐘所處理的單詞數量將會達到人類所學習的5倍。教授預測，如果在算力需求滿足的情況下，GPT在2030年完全可以完成人類在180萬年之內需要執行的工作，人類的180萬年工作GPT僅僅只需要2.4個月就可以完成。

擁有相同模型的情況下，GPT副本之間可以共享知識儲備，加快學習的速度，所以在2030年時GPT可以在一天時間內學習人類需要在2500年所學習的知識內容。除了目前最基本的圖像和文本以外，GPT還會接受其他訓練包括網絡流量、分子結構、天文圖像等等。除了功能的改進以外，教授預測GPT在2030年被不法分子違規使用的概率也會逐漸增加，將會嚴重影響到網絡安全。

在數學領域GPT完全可以自主檢查工作的準確性，教授預測在2030年時GPT將會超過全球范圍內大多數的數學專家。在機器學習領域中PPT完全可以自主學習完成實驗，最終生成圖表或者論文，不過前提還是需要人類學者為平臺提供基礎的數據支持。從多個方面來看，GPT在2030年時絕對會成為科技領域中最重要的組成部分，不過從現在開始，各大科技公司就應該針對于人工智能技術做好充足的準備，防止對居民的生活造成威脅。