產(chǎn)品很快就將以完全不同的方式進(jìn)行開發(fā)；而且還會(huì)變得聯(lián)網(wǎng)化和智能化。
教育：在世界規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容、數(shù)據(jù)以及科學(xué)與一般知識(shí)的基礎(chǔ)上，整個(gè)教育體系將因?yàn)槿斯ぶ悄芏玫綐O大改善。
智能教育代理將會(huì)捕捉學(xué)生的需求，組合出優(yōu)化的個(gè)性化教育計(jì)劃——匹配學(xué)生的意圖、節(jié)奏、喜好的內(nèi)容類型等參數(shù)。
在另一個(gè)場(chǎng)景下，AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用將能夠主動(dòng)推薦教育機(jī)會(huì)以及個(gè)性化教育內(nèi)容——這種推薦會(huì)考慮當(dāng)用戶職業(yè)的現(xiàn)狀，教育水平以及過往經(jīng)驗(yàn)。
這將會(huì)采取一種永遠(yuǎn)在線的、智能的“教育顧問”的形式，為每一位用戶發(fā)現(xiàn)合適的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。
擔(dān)憂
AI的大規(guī)模采用在社會(huì)、政治、道德方面的潛在影響仍存在著嚴(yán)重?fù)?dān)憂和未回答的問題。比方說，通過利用人工智能規(guī)模實(shí)現(xiàn)的“智能自動(dòng)化”，預(yù)計(jì)將改變我們的工作方式以及所需要的技能：特定角色將會(huì)變得不合時(shí)宜，俄日寫職業(yè)最終將會(huì)消失。
致命自動(dòng)武器：自動(dòng)機(jī)器的概念令人印象深刻——想想看，一輛能夠捕捉環(huán)境和動(dòng)態(tài)并作出實(shí)時(shí)決定的無人車，在特定約束下可以實(shí)現(xiàn)從A點(diǎn)轉(zhuǎn)移到B點(diǎn)的預(yù)定目標(biāo)。
但在軍事的背景下，這種自主決策卻是令人恐懼的：將來的機(jī)器人系統(tǒng)，所謂的致命自動(dòng)武器，可以在沒有人類干預(yù)和許可的情況下?lián)糁心繕?biāo)。但是，誰來空子此類“殺手機(jī)器人”的設(shè)計(jì)、操作以及目標(biāo)設(shè)定呢？此類機(jī)器人如何能夠理解復(fù)雜情況下的微妙之處并且做出有生命威脅的決定呢？問題還有很多很多。
偏見的風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)透明的需要：AI系統(tǒng)通過分析海量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，而且它們還不斷通過對(duì)交互的數(shù)據(jù)建模以及用戶反饋來進(jìn)行適配。我們?nèi)绾尾拍艽_保對(duì)AI算法原先的訓(xùn)練是不帶偏見的呢？如果一家公司通過（未必是故意地）傾向于特定類別的客戶或者用戶的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而引入了偏見該怎辦？比方說，如果負(fù)責(zé)從簡(jiǎn)歷池中識(shí)別有才華的候選人的算法本身具有某種已知或者未知的偏見，導(dǎo)致了多樣性相關(guān)的問題時(shí)該怎么辦？
我們必須確保此類系統(tǒng)在決策和處理環(huán)節(jié)是透明的。這是更好地處置極端情況，以及爭(zhēng)取到一般的理解以及更廣發(fā)受眾和社會(huì)的接受的關(guān)鍵。
對(duì)數(shù)據(jù)、知識(shí)以及技術(shù)的訪問：在我們這個(gè)相互交織在一起的世界里，相當(dāng)少量的公司正在收集著海量的數(shù)據(jù)；我們每個(gè)人的數(shù)據(jù)。訪問這一數(shù)據(jù)可以對(duì)我們的日常生活進(jìn)行活動(dòng)、交互以及顯性或者隱性興趣的復(fù)盤；某人（或者某個(gè)東西）訪問了這一數(shù)據(jù)，就會(huì)“知道”我們的行動(dòng)歷史，我們的在線搜索以及社交媒體活動(dòng)、聊天、郵件等在線微行為和交互。
AI系統(tǒng)將會(huì)“理解”任何在線用戶——此人的興趣、日常習(xí)慣以及將來需求；可以做出令人印象深刻的估計(jì)和預(yù)測(cè)，包括購買興趣以及用戶的情緒狀態(tài)等。
考慮到這種AI輸出的規(guī)模——以人口級(jí)別來分析數(shù)據(jù)——這些預(yù)測(cè)和洞察能夠描述整個(gè)人群的狀態(tài)和動(dòng)態(tài)。這顯然會(huì)為那些控制著掌握了海量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)的公司賦予極其強(qiáng)大的力量。不妨回顧一下Cambridge Analytica這個(gè)例子：特定用戶的數(shù)據(jù)價(jià)值也許不大，但如果分析上規(guī)模之后——也就是利用先進(jìn)分析和推斷模型對(duì)足夠大的用戶群進(jìn)行分析——就有可能推動(dòng)大規(guī)模的社會(huì)政治影響。
隱私權(quán)：如果對(duì)一個(gè)人的在線歷史（或其他）數(shù)據(jù)進(jìn)行未授權(quán)訪問的話，隱私權(quán)顯然就有風(fēng)險(xiǎn)了。但即便是離線用戶——故意保持“斷線”狀態(tài)的某人——其隱私權(quán)也仍然處在威脅之中。
想象一下，一位離線用戶（沒有智能手機(jī)或其他能感知用戶位置的設(shè)備）在未來的“智能城市”中移動(dòng)。在幾條主街上行走可能就足以讓安保攝像頭捕捉到用戶的行蹤，甚至通過可靠的面部識(shí)別（通過中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）認(rèn)出他。很