另外，考虑到数据已经收集并且我们的算法

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已经训练了近年，我们预计会回顾多少？因此，立法者应该听取，是的，但不是营销部门的意见，而是机器学习人工智能行业专家的意见，并以具体和有针对性的方式讨论可能的监管：例如，使用经过大量开放数据或决策训练的多功能系统-制定具有高度责任和风险的系统。此外，人工智能的新应用出现时需要经常审查法规。为什么需要这个规定？老实说，我不认为超级智能会在未来百年内带来世界末日，但我确实相信无意识地使用计算机黑匣子可能会给我们带来严重的头痛。对于那些还没有读过我们关于机器学习的辉煌和痛苦的文章的人来说，提醒一下，任何人工智能都存在三个主要问题：我们不知道正在或已经用于其训练的数据的质量。目前还不清楚人工智能是如何“理解”这个数据包的，或者它是如何做出决定的。而且，最重要的是，该算法可能会被其开发人员和用户滥用。

因此，任何事情都可能发生：从恶意使用到轻率地遵守人工智能决策。这些是现实生活中的一些生动的例子：致命的自动驾驶仪错误现在在模因甚至新闻中很常见的深度伪造雇用学校教师的愚蠢错误警察阻止了错误的小偷以及使用一个厌恶女性 罗马尼亚手机号码数据库 的人工智能。此外，任何人工智能都可以借助个性化的敌对数据样本进行攻击：简单的贴纸可以欺骗车辆，可以从-中提取个人信息，防病毒或也可能落入陷阱。顺便说一句，我们在科幻小说中看到的对战斗无人机人工智能的攻击似乎不再那么牵强。简而言之，人工智能的使用尚未导致任何真正的大规模问题，但可能性正在增加。因此，其监管的重点必须明确：避免关键基础设施工厂船舶输电线路核电站发生事故。



最大限度地减少物理威胁无人驾驶车辆疾病误诊。最大限度地减少人身伤害和商业风险错误逮捕或雇用需求采购计算错误等。监管的目标应侧重于迫使人工智能用户和提供商避免增加前面描述的风险。事实上，风险越严重，就越应该重视这一义务。关于人工智能经常出现的另一个担忧是：可以说，需要遵守道德和伦理标准并满足心理安慰。为此，除了告知在人工智能训练期间尊重版权的通知之外，还使用警告让人们知道他们正在看一个不存在的物体由人工智能绘制或与机器人而不是人类进行交流，。为什么这一切？这就是立法者和人工智能提供商如何避免成为批评的目标！在世界某些地区，这是一个非常现实的问题；例如，让我们记住针对的抗议活动。