2016年3月9日~15日，李世石1：4负于AlphaGo；2016年12月31日~2017年1月4日，AlphaGo化名master在两大对弈网站横扫中日韩高手，获60连胜；2017年5月23日~27日，AlphaGo 3：0完胜柯洁……
在数场棋逢对手的人机对弈之中，最强大脑屡次遗憾落败，而围棋人工智能程序却以深度学习和自我练习的强势能量令人直呼势不可挡。甚至是同为人工智能（AI：Artificial Intelligence），升级版AlphaGo Zero仍以100:0的战绩强势“怼赢”旧版AlphaGo。
而跨平台领域中，微软于中国市场推出的机器人小冰则是令人喜闻乐见的EQ派人工智能代表。在情感计算框架上，小冰通过云计算和大数据的综合运用身兼数职，她不仅是网易常驻歌手，还是诗人、故事大王及情感咨询“砖”家等。
在实际应用中，AI技术同样取得了一定成果。例如，我国自主研发肿瘤智能诊疗系统；美团无人配送解决物流业“最后一公里”；日本机器人酒店推出“无人酒吧”；英国使用AI辨别诈欺社会福利事件；AI技术开始用来招聘面试；首幅AI画作甚至拍出43万美元天价……
然而，历来在新技术强势崛起之时，公众的种种担忧亦会纷至沓来。据清博舆情系统显示，微博舆论场中，除了情绪占比较大的正面赞誉以外，网民对人工智能的负面质疑同样值得关注。
关键词之一：失业率
由于AI技术能有效节约人力成本，因而对工作将被机器人所取代的担忧也应运而生。在Ted演讲中，李开复探讨了《人工智能如何拯救人类》，他预测道：未来15年内，流水线上的工作会被代替。
有网民补充表示，新技术不仅取代了某些工作岗位，还会使整个行业发生颠覆性的变化。自动驾驶技术正在代替“司机”，无人零售店正在代替售货员，就连律师这一普遍意义上的高端职业也面临被大数据服务取代的风险。
另一方面，也有观点认为，从历史发展规律来看，新技术的出现虽然会让一些工作消失，但也会创造出更多“操作AI”的职业。例如，相关工程师及程序员等。
关键词之二：隐私、网络安全
在享受着AI为受众提供智能福利时，个人隐私及网络安全问题备受全球关注，利害关系正悄然生变。而如何达成一种共同认可的隐私保护协议，同样引发热议。
10月24日，苹果公司CEO库克在演讲中表示，为了提升AI而收集个人资料，并不是提升效率，而是偷懒。因为人工智能要尊重人类的价值观，包括保护个人隐私。
由AI个人助理收集的关于消费者喜好的数据，可能是影响其提供建议的一个主要因素。对此，有网民提出个人助理之所以功能强大，是因为隐私正被侵犯。谁将有机会获取这些信息、它们将被用于何处、如何限制使用权限等问题引人争议。
也有观点认为，隐私泄露令“智能推荐”的同质性趋高，这将束缚用户视野。他们强调，但也不能因噎废食，安防和隐私保护需合理协调，立法、部门规范和监督安防技术的应用或将使“智能”更为安全。
关键词之三：财富集中
迎来“深度学习”这项重大技术突破以后，有学者提出人工智能面临的另一个威胁是财富分配不均，且“赢家通吃”，进而或将导致社会秩序的混乱。
全球范围内，人工智能企业与相关领域中普通企业的知识鸿沟不断拉大，而巨头大厂有可能进一步利用人工智能等新技术为自己累积财富。这也将进一步提高资本回报率，扩大精英与普通公民的生产能力与财富差距。
一种观点表示，新技术在资本领域的影响不仅在于提高生产率，而且还能产生新的商业模式。这些新的模式甚至会主导整个行业，抑制竞争。比如一家公司如果在一个或几个区域控制着大型车队，那么就掌控了整个地区的运输业。
持相同观点的舆论预测，绝大部分的人在时代的潮流与转变中会不断落后掉队，未来中产阶级越来越少，要么精英，要么普罗大众，而如何幸存则亟待思考。
关键词之四：算法偏见
人工智能算法几乎都来自于发达国家和少量发展中国家，会反映出开发人员的个人偏见，因而无法充分地考虑全球所有国家的具体情况及文化背景，这也成为AI技术中值得警惕的潜在风险之一。
譬如，语音识别系统在识别特定口音时准确性降低就属于较为常见，但并非具有重大危害的实例。但在学习的过程中，还是会受到种族、性别或其它偏见的交互影响。
为此，大型科技公司正在竞相出售可通过云端访问的现成机器学习技术。例如，构建某种工具来自动识别各种不同AI算法中的偏差，将自动识别渗入机器中学习可以帮助企业利用人工智能，而不会无意歧视某些人。
也有舆论提出给算法“喂”数据，如果发展中国家在一开始就能积极的参与到人工智能技术开发中，便会形成相对更公平的环境。
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