Matematična formula, ki so jo razvili na ameriški univerzi George Washington, naj bi opredelila trenutek, ko sistem umetne inteligence preide iz varnega v potencialno nevarno delovanje.
Opis metode je po navedbah raziskovalcev objavljen v znanstveni reviji Patterns, kjer predstavljajo koncept kritične točke v delovanju modelov, pri kateri naj bi se odzivi umetne inteligence začeli premikati od koristnih proti možnim škodljivim vedenjskim vzorcem.
Vodilna avtorja študije sta fizika Neil F. Johnson in Frank Yingjie Huo, ki raziskujeta, kako takšne nenadne spremembe zajeti z matematičnim opisom. Raziskovalci menijo, da bi prepoznavanje te kritične točke lahko postalo dodatno orodje pri razumevanju in upravljanju vedenjskih sprememb v naprednih sistemih umetne inteligence.