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随着人工智能技术迈向更广泛部署，技术专家、政策分析家和伦理学家开始担忧的其意想不到的后果。基于AI的人力管理，引发了对如何确保公正、公平和问责制的担忧。同样的问题在2014的大数据白皮书中也提到过。而AI可能的挑战和风险，已然引发了业界专家的关注和预警。

安全方面，最为主要的担忧在于将AI对物理世界的控制从”封闭的世界”（实验室）安全地过渡到外面的”开放的世界”，或许有不可预知的事情会发生。而飞机、发电厂 、车辆、桥梁等问题的安全经验，并不能给AI从业人员足够的启示。

技术层面来讲，安全和公平是同一个的挑战。对于两种情况，AI业者要做的是力争避免无意识的行为，并说服相关利益者AI不会发生意外。

此外，AI从业人员和学生的道德培训是非常重要的一部分。理想情况下，每个学生学习人工智能、 计算机科学或数据科学会面临相关的探讨伦理与安全主题。然而，道德观念是不够的。伦理培训还应注重教育人员在操作时注重必要的细节，避免不能承担的意外。

AI是最近国际讨论的热点，作为国家、多边机构感兴趣的话题，利益相关者已经开始引进AI并准备面对挑战。对话与合作可以帮助推动人工智能研发和发挥AI优势，帮助共同攻克难关。、

首先要面对的是AI的网络安全问题，包括防守与进攻性网络措施。目前，设计和操作安全的系统要求大量的时间和人力。部分或完全自动化的AI可能会增加跨系统安全应用范围，并大大降低成本，增加国家的网络防御的敏捷性。AI或可用于及时检测和快速响应，应对不断变换的潜在威胁。

武器系统方面，AI或将创造更高精度、更安全、更人性化的军事环境。然而，直接远离人类控制的武器系统，已然存在诸多伦理及法律问题。目前，美国活跃于致命的自主式武器系统的国际对话，协调国际人道主义法、政府政策以及自主或半自主武器。

机器学习是人工智能的重要技术途径之一，也是最近AI商业应用进展的基础。现代机器学习是一个统计过程，利用已有的数据来预测未来数据。这与传统的AI算法不同。传统算法是由程序员和专家利用专业知识制定规则，进行决策，转化为软件代码。机器学习的一大优势在于，可以解决难以直观理解的难题，无需明确的规则，只需大量的数据采集，就能进行预测。

因此，互联网公司可以收集用户登录信息来判断账户安全性和用户信用；医疗机构可以通过参数模拟来训练医生，整合病例。经过不断的反馈，也就是数据训练，机器学习将对特定的问题给出一个最为贴切的模型，以及大量、高精度的可调参数，来帮助人类工作和决策。

深度学习是这两年来最为热门的机器学习分支，使用结构松散的类人脑网络，每个单元（神经元）结合一组输入值产生的输出值，反过来转嫁到下游其他单位（神经元）。大规模的深度学习提供了新的、强大的进展，也因此成为研究热潮。

以图像识别为例：底层单位结合原始数据，也就是简单图案；第二层单位利用第一层的简化结果进行识别，然后将结果与第一层模式结合输给第三层单位；第三层单位再处理、结合……以此类推，可达百层之多，可实现复杂、多元、精确的数据模式识别。