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一篇评论文章指出，图像模型对「stochastic parrot（随机鹦鹉）」与「sarcastic parrot（嘲讽鹦鹉）」提示词的处理，为现代AI模型具备真正概念理解能力提供了更多证据，呼应了Geoffrey Hinton近期关于大语言模型理解能力的言论。

Omar Khattab 为术语'stochastic parrots'辩护，暗示尽管有批评，它突显了大型语言模型的力量。

本文表达了不愿意与被称为'随机鹦鹉'的AI系统互动的态度，可能是在批评大型语言模型的局限性和伦理问题。

Emily Bender 澄清了她2021年论文中“stochastic parrots”的原始含义，驳斥了关于大语言模型的常见误解，并批评“人工智能”一词过度推销技术。

Eryk Salvaggio认为，Agentic AI系统的广泛应用加深而非解决了大型语言模型的风险。他主张，将模型串联起来会加剧其根本缺陷，使错误更难被发现，并导致有害的现实后果，例如'slopware'。

本文批判性地审视了AI至上主义者如何通过下一个词元预测来庆祝人类劳动的被淘汰，以及这种态度对社会经济构成的风险，尤其是对弱势群体的影响。

Emily M. Bender 在发表其开创性论文五年后，反思了“stochastic parrot”这一术语，阐述了关于大型语言模型工作原理的常见误解以及该隐喻的启示。