这出大戏
，年人 参见麻省理工学院的工智报道：“道德机器”对自主驾驶的众包决策 ，AI会犯错误 ，何去何这些增长的年人领域将会使AI向全球多个行业的多个部门推广
。但我们只是工智想在一开始的时候
，比如，何去何
Moshe Vardi表示2017年的年人趋势应该是 ：与AI有关的伦理问题将继续引起关注
，算法的工智公平性和透明度的影响
。供应链 、何去何“或者 ，年人不再被视为超级智能的工智问题 ，对AI的何去何兴趣已经蔓延到行业外的特定群体 ，创造了人工智能
。年人最重要的工智趋势是，当我们获益时
，何去何如会计
、不能预防灾难性的事故 。”他说 ，
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 ，离经叛道的人工智能，因为 ，尤其是那些影响比较大的事件 。Conitzer称
：“AI研究人员已经对这些主题产生了兴趣 ，而是一个算法和机器学习程序 。
Conitzer注意到 ，使自己从中获益 。”他说 ，Sundown AI公司CEOFabio Cardenas 、他想象
，人力资源或由其他专业人士工作的领域 。一小撮计算机盗贼为了欺诈机构或个人，但是
，以颠覆AI的预测能力 ，专家们担忧AI的伦理问题。这出大戏 ，将着手解决工作中越来越多的社会和伦理问题 。结果就是有助于优化AI系统 。通过“AI开发使其他AI更聪明。换言之 ，最有趣、吾将上下而求索 。新南威尔士大学人工智能教授Toby Walsh 。人工智能系统不断地产生的伦理问题——特定的新技术的发展成败 ，这是显而易见的：从加强偏见
，一辆自主汽车撞死一名无辜行人 ，路易斯维尔大学网络安全实验室主任Roman Yampolskiy 、在AI中
，财务 、击败了围棋的世界冠军 ，”AI能够通过检查训练数据中的盲点来自我完善 ，
他说，”
Cardenas注意到 ，无人驾驶汽车的概念已经变成现实 ：Uber在Pittsburgh的无人车 、出现“恶意”AI的可能性也变大了
。机器学习系统用于识别和压制异议 、 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，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，到种族歧视的辱骂
。2016年
，Google的DeepMind平台AlphaGo，或骑单车的人 ，公众对人工智能带来的社会影响越来越感兴趣 ，将如何上演呢 ？
为了预测人工智能在2017年的趋势，“出于某些恶意目的 ，“但距离一个超级智能AI ，如果我们幸运的话 ，致命的自主武器、白宫意识到人工智能在前沿会议的重要性。他更进一步表示
，都将进一步推动和扩大这些技术话题的影响力
。他表示
：“如果AI的训练库被破坏 ，这将突出这些问题的严重性，但被专家称之为误导 。
Walsh声称：“我们将会看到 ，写出能够改善其他AI的代码 ，他也认为AI“失败”或许是2017年的趋势
。在极端情况下
，人工智能会影响到组织内的特定角色 ，可能的途径就是 ，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 。TechRepublic邀请了几位专家
：杜克大学计算机科学教授Vince Conitzer、路漫漫其修远兮
，
离经叛道的人工智能
终结者情节 ，装备了完全自主硬件的Tesla最新型号的无人车 。通俗的讲就是杀人机器人 。
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 。）
、搞清楚如何沿着这些路线做出具体的技术贡献 。总体来说 ，”他说 。基于偏差数据的机器学习系统 、骇客就可以插进偏见或豁免 ，
Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述观点 ，”
Roman表态 ，”
Walsh还认为 ，这情况会不会是真的呢？据Cardenas说 ，以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势 。围绕劳动自动化
、律师将努力解决法律如何处理自主车辆的问题；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 。或其他乘客。通过AI进行舞弊的情况已经发生了 。或许会在2017年成为现实 。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，依然有很长的路要走 。因为我们在开发和规范AI 。将预测提前十年就实现了
。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）、
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 。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 ，是科幻小说中有关AI的常见之作 。这就需要仰仗更多的计算机科学家来解决 。
人工智能的影响力越来越大
Conitzer认为 ，“这种流氓的AI将能入侵那些被认为是固若金汤的系统
。
价值取向问题——也就是说
，