每个受访者都被要求预测 HLMI 在未来实现的可能性。所有回答的平均值显示，在未来45年内有50%的可能性实现 HLMI，并且有10%的可能性是在未来9年内实现。图1显示了受访者随机子集的概率预测，以及平均预测。调查结果显示有很大的学科差异：图3显示，亚洲受访者对 HLMI 的平均预期是未来30年内，而北美受访者的预期是74年。

图1

　　图1：未来几年“高级机器智能”实现的综合主观概率。每个受访者为自己的预测提供三个数据点，这些数据点适合伽马 CDF，通过最小二乘法生成灰色CDF。“综合预测”（Aggregate Forecast）是指所有个别CDF（也称“混合”分布）的平均分布。置信区间是通过引导（对受访者进行聚类）产生的，并在每一年的间隔绘制预测概率的 95% 区间。LOESS曲线是所有数据点的非参数回归。

　　大多数受访者被提问的是 HLMI 相关问题，但有一个子集被问到的是另一个从逻辑上来说类似的问题，强调 AI 对就业的后果。这个问题将劳动力的完全自动化（full automation of labor）作如下定义：

　　当所有工作都完全自动化。也就是说，对任何职业，都可以有能够比人类工作得更好，而且更便宜的机器。

　　对劳动力完全自动化的预测时间点远远晚于 HLMI：个人预测的平均值是在122年后有50%的概率实现，20年内实现的概率是10%。

图2