大家好，今天来为大家解答人工智能tay上线这个问题的一些问题点，包括人工智能tf也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

本文目录

1. AI智能自动化报道会取代记者吗？
2. 人工智能在未来可能会面临怎样的伦理问题？

AI智能自动化报道会取代记者吗？

这个自然是不会的，报道夹杂着很多沟通要素，纯AI是无法理解人的情感和倾向的。

科学技术作为第一生产力，是毋庸置疑的，但很多技术应用和我们的需求之间，还有一个非常大的距离。技术是否可以不加判断直接就拿来用？

首先，拿我们人类自身优势来说。

第一：我们拥有复杂的自主学习的能力

第二：我们会坚守道德的底线，我们会坚守自己不要被别人替代，拥有危机感。

来看看我们的弱点，我们人类是有生理极限的，这个导致我们连续工作两三天就受不了了。这和机器只要有电即可工作不同。如何利用自己的最大优势？这是我们需要去思考的。我们怎样通过自己的危机感去强化自身，来给自己带来更多的机会！

我们再看一下技术层面，我们用SWOT模型来看一下。技术的优势在哪里？最大的优势就是效率高，但它同时也有非常强的破坏性和替代性。人工智能是否会取代人类，导致人以后都没工作可做了？技术的危险是什么——就是人类的抗拒感！

这里我通过这两点给大家阐述一下我们人类自身和技术之间的碰撞，这些问题我们在很多场合下都探讨过，看似很多答案都有了。但看看我们的朋友圈和微博，就会知道，很多人在与技术碰撞的过程中还是会产生很多恐慌和问题，而这些问题，恰恰是AI发展的一个必经阶段。

前段时间看过一本书——《如何成为领导者》，这里面有一个案例，叫作：“未来的一家工厂”，绩效由机器决定，人不需要碰机器，但又需要有事可做，最后工厂由一个男人和一条狗来管理。男人的职责是喂狗，而狗的职责是防止男人去碰机器。

读下来一开始觉得是一个笑话，后来发现其实这里面可以给予我们太多思考了。

首先，未来企业里面一个不可或缺的角色就是机器人，当然我们更愿意称呼它为虚拟员工。

其次，我们在组织里面需要定向地对它给予绩效考核，我们需要知道它的阶段和未来发展。

最后，我们如何去把这样一个工作模式纳入到组织里面进行管理？这是非常重要的问题。

但无论怎么说，工作都是离不开人的！回顾我在头条里面回答的问题，我觉得未来的人工智能和人类一定是共生的，

借用唐总的一句话，技术的发展是不可逆的。而且未来在国与国之间也好，企业与企业之间也好，技术领先优势一定是让国家与企业保持领先优势的最重要部分!

人工智能在未来可能会面临怎样的伦理问题？

人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处将是巨大的。但是，为了让AI真正有益于人类社会，我们也不能忽视AI背后的伦理问题。

第一个是算法歧视。可能人们会说，算法是一种数学表达，是很客观的，不像人类那样有各种偏见、情绪，容易受外部因素影响，怎么会产生歧视呢？之前的一些研究表明，法官在饿着肚子的时候，倾向于对犯罪人比较严厉，判刑也比较重，所以人们常说，正义取决于法官有没有吃早餐。算法也正在带来类似的歧视问题。比如，一些图像识别软件之前还将黑人错误地标记为“黑猩猩”或者“猿猴”。此外，2016年3月，微软公司在美国的Twitter上上线的聊天机器人Tay在与网民互动过程中，成为了一个集性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。随着算法决策越来越多，类似的歧视也会越来越多。而且，算法歧视会带来危害。一方面，如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，一旦产生歧视，必然危害个人权益。另一方面，深度学习是一个典型的“黑箱”算法，连设计者可能都不知道算法如何决策，要在系统中发现有没有存在歧视和歧视根源，在技术上是比较困难的。

为什么算法并不客观，可能暗藏歧视？算法决策在很多时候其实就是一种预测，用过去的数据预测未来的趋势。算法模型和数据输入决定着预测的结果。因此，这两个要素也就成为算法歧视的主要来源。一方面，算法在本质上是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”，包括其设计、目的、成功标准、数据使用等等都是设计者、开发者的主观选择，设计者和开发者可能将自己所怀抱的偏见嵌入算法系统。另一方面，数据的有效性、准确性，也会影响整个算法决策和预测的准确性。比如，数据是社会现实的反映，训练数据本身可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的AI系统自然也会带上歧视的影子；再比如，数据可能是不正确、不完整或者过时的，带来所谓的“垃圾进，垃圾出”的现象；更进一步，如果一个AI系统依赖多数学习，自然不能兼容少数族裔的利益。此外，算法歧视可能是具有自我学习和适应能力的算法在交互过程中习得的，AI系统在与现实世界交互过程中，可能没法区别什么是歧视，什么不是歧视。

更进一步，算法倾向于将歧视固化或者放大，使歧视自我长存于整个算法里面。算法决策是在用过去预测未来，而过去的歧视可能会在算法中得到巩固并在未来得到加强，因为错误的输入形成的错误输出作为反馈，进一步加深了错误。最终，算法决策不仅仅会将过去的歧视做法代码化，而且会创造自己的现实，形成一个“自我实现的歧视性反馈循环”。包括预测性警务、犯罪风险评估、信用评估等都存在类似问题。归根到底，算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。

第二个是隐私忧虑。很多AI系统，包括深度学习，都是大数据学习，需要大量的数据来训练学习算法。数据已经成了AI时代的“新石油”。这带来新的隐私忧虑。一方面，如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据，这些数据可能会在后续被披露出去，对个人的隐私会产生影响。所以国外的AI研究人员已经在提倡如何在深度学习过程中保护个人隐私。另一方面，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动不断频繁，数据成为新的流通物，可能削弱个人对其个人数据的控制和管理。当然，现在已经有一些可以利用的工具来在AI时代加强隐私保护，诸如经规划的隐私、默认的隐私、个人数据管理工具、匿名化、假名化、差别化隐私、决策矩阵等等都是在不断发展和完善的一些标准，值得在深度学习和AI产品设计中提倡。

第三个是责任与安全。AI安全始终是人们关注的一个重点，美国、英国、欧盟等都在着力推进对自动驾驶汽车、智能机器人的安全监管。此外，安全往往与责任相伴。如果自动驾驶汽车、智能机器人造成人身、财产损害，谁来承担责任？如果按照现有的法律责任规则，因为系统是自主性很强的，它的开发者是难以预测的，包括黑箱的存在，很难解释事故的原因，未来可能会产生责任鸿沟

第四个是机器人权利，即如何界定AI的人道主义待遇。随着自主智能机器人越来越强大，那么它们在人类社会到底应该扮演什么样的角色呢？自主智能机器人到底在法律上是什么？自然人？法人？动物？物？我们可以虐待、折磨或者杀死机器人吗？欧盟已经在考虑要不要赋予智能机器人“电子人”的法律人格，具有权利义务并对其行为负责。这个问题未来值得更多探讨。此外，越来越多的教育类、护理类、服务类的机器人在看护孩子、老人和病人，这些交互会对人的行为产生什么样的影响，需要得到进一步研究。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能tay上线和人工智能tf的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！