重視人工智能的風(fēng)險(xiǎn)管控。在這里面我們要建模，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)際上這些都是通過大量建模來分析比如貓狗的界限，但是一旦這個(gè)界限是可以篡改的，可能就搞錯(cuò)了。比如說，本來是個(gè)熊貓，它加一點(diǎn)干擾，可能就變成長臂猿了。所以數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性就決定了人工智能分析的準(zhǔn)確性。
最后，人工智能的應(yīng)用才剛剛開始，當(dāng)前大數(shù)據(jù)促進(jìn)了概率計(jì)算取得了巨大的進(jìn)步。人工智能已經(jīng)在很多領(lǐng)域產(chǎn)生了深刻的影響，但是目前人工智能的發(fā)展還處于起步階段，深度學(xué)習(xí)目前的實(shí)質(zhì)是通過將曲線彌合的數(shù)據(jù)，通過離合數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分類。
但在相關(guān)性上有進(jìn)步，在因果關(guān)系上目前還是無能為力的，更多的希望要寄托在人工智能的進(jìn)步上，而人工智能的雙刃劍特征會(huì)愈演愈烈，需要從法律、技術(shù)各方面揚(yáng)長避短。
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