2013年，美国发生了一个颇具争议的案例。一名因盗窃而被判刑的男子起诉威斯康星州法院。原因是他被判处整整8年的监禁，不是因为他的罪行，也不是因为法官的判断，而是因为一个AI（人工智能）认为他对社会“高度危险”。在大数据时代，我们最关心的是数据安全和隐私。但是，数据加算法带来的问题，可能比安全和隐私要重要得多。大数据使算法的强大机器学习和深度神经网络得以完善，克服了人类在算法设计上的局限性；只要有数据，只要数据中存在统计规律，算法就能找到这些规律。近年来人工智能技术的火爆，主要得益于机器学习和深度神经网络的技术突破，以及大数据技术的成熟。这些技术的突破，让很多以前被认为是机器无法解决的问题变得可以解决。过去，技术人员开发信息系统，需要将领域知识转化为脑中的算法和程序。这些技术突破改变了现状，消除了对领域知识的依赖。算法可以通过机器学习的方法从大量数据中自动提取出来，不再需要人工编写。这样不仅减少了错误和遗漏，降低了开发成本，而且可以随着数据的变化自动更新，不会因为现实的变化而落伍。算法的问题算法没有价值判断，最终是人类对计算结果加上价值判断。但是一旦人们用算法给出的结果来处理社会关系，这些结果对每个参与其中的人都有意义。算法给了一些人太多的权力。虽然技术突破和大数据让算法开发变得更容易，但获得足够的数据和计算资源来开发和利用算法仍然是一个相当高的门槛。能够掌握和使用算法的人仍然局限于少数人，这使得这少数人在社会生活中比其他人有很大的优势。为了社会公平，我们对有财产优势的人征收更多的税，对掌握权力的人进行各种制衡，但对于如何限制具有算法优势的人，我们仍然没有可行的想法。迷信算法。技术的突破让算法不再由人来编写。虽然它减轻了人类开发算法的负担，但也增加了人们理解算法的难度。深度学习产生的算法大多是不可理解的，但由于算法在大多数情况下是有效的，所以即使不理解算法，人们也乐于使用这些算法。这就产生了一个风险：没有人知道算法的边界和失败条件，因此无法判断算法何时会出错。由于无知，用户往往会忽视这种风险，从而形成对算法的迷信。威斯康星州的司法系统就是这种情况。相应的社会约束机制难以跟上。新技术只要有效，很快就会广泛应用于社会生活，但新技术往往深刻改变人们的生活方式，而适应这些变化的社会约束机制只有在社会影响产生时才能实现。新技术变得更加清晰。之后，就可以逐渐建立起来了。社会规范总是滞后于社会现实，这种滞后在当今快节奏的技术世界中尤其成问题。当今人工智能对人们日常生活的影响，就像一百年前汽车的普及所带来的影响一样。在普通美国家庭开始拥有汽车多年后，道路信号、交通规则和驾驶执照考试等设施和机制逐渐完善，以跟上技术变革的步伐。探索变化中的秩序。人工智能技术还处于快速发展的过程中，其对社会生活的各种影响才刚刚开始显现。对此，我们既不能因噎废食，也不能阻碍科技发展，更不能让自己弱肉强食。相反，我们必须根据技术发展趋势和社会现实变化不断探索和调整，让技术发展始终能够推动社会进步。动机。
