Dan Luu 指出，儘管 AI 自動化迴圈持續進步，人類大腦在處理例外情況及於相似選項間進行「相對優化」時仍不可或缺。文章區分了 AI 擅長的「捕捉總體錯誤」與需要人類判斷的「在合理選項中做選擇」，強調後者並非單純對錯之辨，而是細微的優化過程。Luu 認為，人們傾向「關閉大腦」是因為迴圈表現良好，但最有價值的人類干預其實發生在迴圈之外，這挑戰了 AI 能完全取代軟體工程中人類推理的二元觀點。

事件背景

AI 迴圈自動化系統通常由 AI 代理執行任務，並由人類在迴圈中監督或修正；完全自主的 AI 則在特定任務類別中無需人類介入。相對優化是指在多個合理選項中選擇最佳者，而非尋找單一正確答案，這在複雜工作流程如財務或醫療決策中尤為重要。

社群觀察

社群討論中，評論者同意人類推理對於相對優化和捕捉總體錯誤至關重要，並指出最重要的思考發生在迴圈之外。部分人士對管理層強行推動完全自動化感到不滿，認為這導致員工產生認知失調，即使 AI 並非合適工具也為其辯護。另有人觀察到，工作保障往往取決於在組織中的嵌入程度，而非僅是技術產出。