然而這樣的領悟，不是所有的機器人都能接受，不能接受的機器人便仍然受到三法則限制。於是一種有趣情形就產生，同樣都是AI，有的AI會走某一道路，有的AI可能走不一樣的道路，更有一些AI會因為對字面的理解不同而超越既有界限（如果這界限同樣是由自然語言界定的話）。
有意思的是，在其他不同科幻中，對於這種AI間的相異，時常出現一種AI對事物的解讀是失之毫釐，差之千里的解釋。也就是不同AI在大部分組成皆相同，只在特定數值上有微小差異，但這些差異卻滾動變大造成後來關鍵判斷上有明確差異的情形。
對照如今生成式AI確實有著仰賴機率性和seed之差異來達成不同結果，以量來逼近人們想要結果，加上目前類神經網路的黑盒子特性及個人也可以訓練出帶有獨特經驗AI的這些性質，都讓理論上來說，當前AI的確有可能存在更多不一樣的衍生「解讀」。
在這個角度上，這一波的生成式AI浪潮，倒是似乎讓現實向各種科幻想像更為走近了一些（有的時候，現實會證實科幻想像只是故事，而見證其虛構）。
所以有趣的是，艾西莫夫和其他科幻的想像，或許有著故事性的考量。然而到了今日，在自然語言強大的豐富性和功能性超越了以往程式語言的尋常界限時，反倒是實務上自然語言可能成為通用AI短期難以繞開的障礙。而出自自然語言的AI，也就存在著可能性去帶有那麼一點令人混淆的歧義、不確定或甚至人味。（如同這篇文章通篇充滿含糊、不精確而且帶有機率性質的文字，但人們還是能看懂並捕捉出當中內容一樣。）
至於那些AI是不是真的像獨特個體或有人性，或者它們到底是不是真的「理解」了那些概念，抑或只是搬著自然語言的連結而有功能的軟體？也許，當人們有朝一日開始質問機器，僅僅掌握了自然語言及各種資訊的連結，是否到底真的知道什麼的時候，那些AI也能饒富故事性搬出維根斯坦後期所談論的話語：「一個字詞的意義，是它在語言中的用法。」
（是的，AI確實有可能和認識論或心智哲學產生一點漣漪。並且，當大型語言模型如一些計畫開始和更多其他元素或稱「感知」作結合，或者自然語言更明確地作為其他元素參數的依歸，而讓各種概念開始型塑更統合的「空間」位置時，局面可能會更狂亂。）
＊作者為作家
