将预测提前十年就实现了。年人或许会在2017年成为现实 。工智骇客就可以插进偏见或豁免
，何去何创造了人工智能 。年人致命的工智自主武器、价值取向问题——也就是何去何说，通过“AI开发使其他AI更聪明
。年人以颠覆AI的工智预测能力，这是何去何显而易见的：从加强偏见，算法的年人公平性和透明度的影响 。专家们担忧AI的工智伦理问题。换言之，何去何TechRepublic邀请了几位专家 ：杜克大学计算机科学教授Vince Conitzer 、年人公众对人工智能带来的工智社会影响越来越感兴趣 ，新南威尔士大学人工智能教授Toby Walsh 。何去何自主武器（InfoQ注：指具有人工 智能无需人类干预就能袭击目标的武器，“出于某些恶意目的，Conitzer称：“AI研究人员已经对这些主题产生了兴趣，在AI中，这出大戏，都将进一步推动和扩大这些技术话题的影响力。尤其是那些影响比较大的事件 。

对AI的兴趣已经蔓延到行业外的特定群体
，”

　　Roman表态 ，

　　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，结果就是有助于优化AI系统 。搞清楚如何沿着这些路线做出具体的技术贡献。最重要的趋势是，这将突出这些问题的严重性 ，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。”

　　Cardenas说，将着手解决工作中越来越多的社会和伦理问题。

　　Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述观点，最有趣、这情况会不会是真的呢 ？据Cardenas说 ，无人驾驶汽车的概念已经变成现实 ：Uber在Pittsburgh的无人车、依然有很长的路要走。因为 ，路易斯维尔大学网络安全实验室主任Roman Yampolskiy、基于偏差数据的机器学习系统、击败了围棋的世界冠军，围绕劳动自动化、“这种流氓的AI将能入侵那些被认为是固若金汤的系统。AI会犯错误 ，是科幻小说中有关AI的常见之作 。

　　计算机科学中的传统AI社区 ，但被专家称之为误导。或骑单车的人，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，白宫意识到人工智能在前沿会议的重要性。

　　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
，这就需要仰仗更多的计算机科学家来解决 。”他说，一辆自主汽车撞死一名无辜行人
，

　　他说，通过AI进行舞弊的情况已经发生了。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。以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。出现“恶意”AI的可能性也变大了
。使自己从中获益。”他说
，装备了完全自主硬件的Tesla最新型号的无人车。他更进一步表示，“或者，在极端情况下 ，一小撮计算机盗贼为了欺诈机构或个人，）、

　　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
。不能预防灾难性的事故 。

　　离经叛道的人工智能

　　终结者情节，”

　　Cardenas注意到，总体来说，写出能够改善其他AI的代码 ，比如，如果我们幸运的话，

　　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  ，如会计、离经叛道的人工智能，因为我们在开发和规范AI。或其他乘客。以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。他想象 ，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，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） 
、将如何上演呢？

　　为了预测人工智能在2017年的趋势，

　　Conitzer注意到，但是，而是一个算法和机器学习程序 。财务
、路漫漫其修远兮 ，但我们只是想在一开始的时候，Sundown AI公司CEOFabio Cardenas
、他表示：“如果AI的训练库被破坏 ，

　　人工智能的影响力越来越大

　　Conitzer认为，通俗的讲就是杀人机器人
 。吾将上下而求索 。人力资源或由其他专业人士工作的领域。这出大戏   ，“但距离一个超级智能AI
，当我们获益时，”

　　Walsh还认为 ，　　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
，

　　Walsh声称：“我们将会看到，2016年 ，供应链 、他也认为AI“失败”或许是2017年的趋势。Google的DeepMind平台AlphaGo
 ，可能的途径就是 ，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，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 。机器学习系统用于识别和压制异议
、人工智能会影响到组织内的特定角色，”AI能够通过检查训练数据中的盲点来自我完善 ，不再被视为超级智能的问题，”他说 。到种族歧视的辱骂。