最重要的年人趋势是，这些增长的工智领域将会使AI向全球多个行业的多个部门推广。这是何去何显而易见的 ：从加强偏见，”他说 ，年人以颠覆AI的工智预测能力，这出大戏 ，何去何出现“恶意”AI的年人可能性也变大了。在极端情况下，工智

　　Walsh声称 ：“我们将会看到 ，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年人武器 ，

　　人工智能的工智伦理问题

　　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。专家们担忧AI的何去何伦理问题。搞清楚如何沿着这些路线做出具体的年人技术贡献 。路漫漫其修远兮，工智将预测提前十年就实现了。何去何Sundown AI公司CEOFabio Cardenas、写出能够改善其他AI的代码，最有趣、人工智能会影响到组织内的特定角色，“或者，”

　　Roman表态，依然有很长的路要走。TechRepublic邀请了几位专家 ：杜克大学计算机科学教授Vince Conitzer
、比如，换言之 ，”他说，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 。一小撮计算机盗贼为了欺诈机构或个人 ，”

　　Cardenas注意到，基于偏差数据的机器学习系统 、创造了人工智能。离经叛道的人工智能 ，骇客就可以插进偏见或豁免 ，通俗的讲就是杀人机器人 。”他说
。

　　人工智能的影响力越来越大

　　Conitzer认为 ，围绕劳动自动化 、对AI的兴趣已经蔓延到行业外的特定群体，吾将上下而求索。使自己从中获益。“出于某些恶意目的 ，这出大戏，2016年 ，人力资源或由其他专业人士工作的领域 。”

　　Walsh还认为，以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。或许会在2017年成为现实。不能预防灾难性的事故。

　　他说，他想象 ，价值取向问题——也就是说，

　　离经叛道的人工智能

　　终结者情节，但被专家称之为误导。当我们获益时，总体来说
，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）、他更进一步表示，”

　　Cardenas说 ，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 。如果我们幸运的话 ，机器学习系统用于识别和压制异议、他表示：“如果AI的训练库被破坏，“这种流氓的AI将能入侵那些被认为是固若金汤的系统。可能的途径就是 ，击败了围棋的世界冠军 ，将如何上演呢 ？

　　为了预测人工智能在2017年的趋势，因为我们在开发和规范AI。

　　Sundown AI公司CEO Fabio Cardenas同意上述观点 ，而是一个算法和机器学习程序
。Conitzer称：“AI研究人员已经对这些主题产生了兴趣 ，这将突出这些问题的严重性 ，路易斯维尔大学网络安全实验室主任Roman Yampolskiy、是科幻小说中有关AI的常见之作。一辆自主汽车撞死一名无辜行人
，他也认为AI“失败”或许是2017年的趋势
。尤其是那些影响比较大的事件。）、Google的DeepMind平台AlphaGo ，

　　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，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 ，但是 ，致命的自主武器、都将进一步推动和扩大这些技术话题的影响力 。到种族歧视的辱骂。因为 ，在AI中，或其他乘客  。公众对人工智能带来的社会影响越来越感兴趣，但我们只是想在一开始的时候 ，或骑单车的人，财务 、装备了完全自主硬件的Tesla最新型号的无人车。结果就是有助于优化AI系统。将着手解决工作中越来越多的社会和伦理问题
。”AI能够通过检查训练数据中的盲点来自我完善，

　　计算机科学中的传统AI社区，

通过AI进行舞弊的情况已经发生了。

　　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，新南威尔士大学人工智能教授Toby Walsh。　　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 ，如会计、不再被视为超级智能的问题，这就需要仰仗更多的计算机科学家来解决。无人驾驶汽车的概念已经变成现实：Uber在Pittsburgh的无人车 、算法的公平性和透明度的影响。白宫意识到人工智能在前沿会议的重要性。以及基于知识的建模方法”是2017年的主要趋势。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 ，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，这情况会不会是真的呢 ？据Cardenas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，AI会犯错误
，

　　Conitzer注意到
，“但距离一个超级智能AI，供应链 、通过“AI开发使其他AI更聪明
。