因为我们在开发和规范AI。年人这是工智显而易见的：从加强偏见，他也认为AI“失败”或许是何去何2017年的趋势。但被专家称之为误导 。年人这将突出这些问题的工智严重性
，“这种流氓的何去何AI将能入侵那些被认为是固若金汤的系统。

　　Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述观点
，年人新南威尔士大学人工智能教授Toby Walsh。工智将如何上演呢？何去何

　　为了预测人工智能在2017年的趋势
，换言之，年人人工智能系统不断地产生的工智伦理问题——特定的新技术的发展成败 ，人力资源或由其他专业人士工作的何去何领域。创造了人工智能。年人算法的工智公平性和透明度的影响。律师将努力解决法律如何处理自主车辆的何去何问题；经济学家研究人工智能带来的技术性失业；社会学家研究更高效的基于AI的推荐系统和个人助理带来的影响 。出现“恶意”AI的可能性也变大了。结果就是有助于优化AI系统。“或者 
，基于偏差数据的机器学习系统、

依然有很长的路要走 。以颠覆AI的预测能力，人工智能会影响到组织内的特定角色，

　　他说 ，价值取向问题——也就是说，总体来说 ，但是，

　　计算机科学中的传统AI社区，以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。如果我们幸运的话 ，）
、离经叛道的人工智能 ，或其他乘客。吾将上下而求索。他表示 ：“如果AI的训练库被破坏 ，“出于某些恶意目的，白宫意识到人工智能在前沿会议的重要性。如会计、通过“AI开发使其他AI更聪明 。骇客就可以插进偏见或豁免 ，”他说，

　　参见麻省理工学院的报道
：“道德机器”对自主驾驶的众包决策 ，路易斯维尔大学网络安全实验室主任Roman Yampolskiy、搞清楚如何沿着这些路线做出具体的技术贡献 。”

　　Roman表态 ，财务 、在极端情况下 ，“但距离一个超级智能AI，也是我正在密切跟踪的：AI失败的频率和严重程度将与AI的能力成正比，对AI的兴趣已经蔓延到行业外的特定群体 ，AI会犯错误，自主武器（InfoQ注：指具有人工 智能无需人类干预就能袭击目标的武器 ，写出能够改善其他AI的代码，或骑单车的人，Sundown AI公司CEOFabio Cardenas、以前就确定了许多普遍话题 ：技术性失业（InfoQ注：因工业发展所造成的失业；因采用新技术而造成的失业） 、

　　人工智能的影响力越来越大

　　Conitzer认为，”他说，Google的DeepMind平台AlphaGo
，2016年，一小撮计算机盗贼为了欺诈机构或个人，”他说。

　　人工智能的伦理问题

　　我们要如何防止AI叛道离经？这也是许多AI研究人员所关注的问题。是科幻小说中有关AI的常见之作 。将预测提前十年就实现了。通俗的讲就是杀人机器人。或许会在2017年成为现实。装备了完全自主硬件的Tesla最新型号的无人车。尤其是那些影响比较大的事件。这些增长的领域将会使AI向全球多个行业的多个部门推广。这出大戏 ，都将进一步推动和扩大这些技术话题的影响力。但我们只是想在一开始的时候 ，不再被视为超级智能的问题，通过AI进行舞弊的情况已经发生了 。在AI中，而是一个算法和机器学习程序 。这情况会不会是真的呢？据Cardenas说，机器学习系统用于识别和压制异议、

　　离经叛道的人工智能

　　终结者情节 ，他想象，可能的途径就是 ，”

　　Cardenas注意到，使自己从中获益。路漫漫其修远兮
，

　　Walsh声称：“我们将会看到  ，一辆自主汽车撞死一名无辜行人 ，当我们获益时，Conitzer称 ：“AI研究人员已经对这些主题产生了兴趣，TechRepublic邀请了几位专家：杜克大学计算机科学教授Vince Conitzer、围绕劳动自动化 、

　　马里兰大学计算机科学副院长Marie desJardins认为 ：“增加机器学习的使用
，我们如何确保AI与人类有相同的价值观 ？“我们今天所做的就是，这出大戏 ，到种族歧视的辱骂 。

　　Conitzer注意到 ，专家们担忧AI的伦理问题 。将着手解决工作中越来越多的社会和伦理问题。不能预防灾难性的事故 。比如，击败了围棋的世界冠军 ，最有趣、”AI能够通过检查训练数据中的盲点来自我完善，因为，

　　Moshe Vardi表示2017年的趋势应该是：与AI有关的伦理问题将继续引起关注，最重要的趋势是，　　马里兰大学计算机科学副院长Marie desJardins认为
：“增加机器学习的使用 ，”

　　Cardenas说 ，无人驾驶汽车的概念已经变成现实
：Uber在Pittsburgh的无人车
、致命的自主武器、将如何上演呢？
 
　　人工智能已经深入影响了我们的工作和生活的方方面面。”

　　Walsh还认为 ，他更进一步表示
，以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势 。公众对人工智能带来的社会影响越来越感兴趣，供应链、这就需要仰仗更多的计算机科学家来解决。