到2026年，代理编码产品将主要有四种形式：编辑器与IDE、编码代理CLI、协作聊天应用和代理指挥中心应用。未来的发展方向包括代理的主动性、团队协作和可验证性。大型公司如OpenAI和Google正在重新设计产品，以更好地支持软件开发。

文章讨论了“有用”和“好像有用”的区别，指出许多AI应用给人错觉，实际上并不真正有用。作者提到伯纳姆效应，强调人们倾向于将个人理解叠加在结果上，导致对AI的误解。真正有价值的技术是可验证的，而许多AI应用则无法验证其有效性。最后，提醒读者在使用AI时要关注其可验证性。

文章讨论了人工智能在科学研究中的应用，指出AI与传统科学家的观点存在冲突。科学家强调科学需可验证的推理过程，而AI可能通过黑箱操作生成理论。作者认为，AI的结果可以用传统方法验证，强调科学的核心在于理论的有效性，而非思考过程的透明度。

Quincy Larson采访了软件工程师Justin Searls，他15年前共同创办了一家软件公司。尽管38岁时已退休，Searls现在专注于开源软件开发，利用新兴工具提升效率。他谈到了软件开发的变化、可验证性的重要性，以及新手如何借助新工具获得优势。

Allen人工智能研究所开发的OLMoTrace功能可以追踪大型语言模型的输出至具体数据源，从而提高透明度和信任度。该技术通过精确匹配搜索，帮助用户理解模型生成内容的依据。尽管训练数据保密，OLMoTrace为AI的可验证性提供了新途径。

O-PRF是一种基本原语，具有正确性、单向性、隐私性和可验证性等属性，可用于构建可验证加密、零知识证明、私有信息检索、私有集合运算等隐私保护技术。

该报告由30个组织的58位合著者共同撰写，提出10种机制以提高人工智能系统声明的可验证性。这些工具可帮助开发者证明AI系统的安全性、公平性和隐私保护，同时也为用户和政策制定者提供评估AI开发过程的手段。