对于大多数技术行业而言，2018年是人工智能清算之年。随着人工智能系统被集成到更多的产品和服务中，该技术的缺点变得更加明显。研究人员，公司和公众开始在人工智能的局限性及其负面影响方面进行更多的斗争。他们提出了一些重要的问题，例如：如何使用这项技术？谁是受益人？这种“总账的计算”的最明显的体现是：关于算法系统有很多负面消息。今年是自动驾驶汽车造成的首例死亡。 Cambridge Analytica数据丑闻；关于Facebook助长缅甸种族灭绝的指控；关于Google帮助五角大楼训练无人机监控工具的启示；听起来像人类人工智能助手的道德问题。研究院（AI）现在将2018年描述为“一系列丑闻”的一年。在现场，这是一个准确但令人沮丧的总结。但是，没有必要将这些头条新闻视为消极的话。毕竟，丑闻总比不为人知的邪恶要好，而且从理论上讲，争议可以帮助我们改善。丑闻总比隐患更好。面部识别技术。这是2018年增长最快的技术之一，并取得了一些成功。例如，中国警察在一场音乐会上识别了罪犯，广播公司使用该技术在一场皇家婚礼上识别了来宾，但同时也存在严重的问题，包括偏见。 ，误报和其他改变生活的错误。尽管一项又一项研究表明面部识别技术存在严重缺陷，但世界各地的执法机构已开始在野外使用面部识别技术。所有这些都不容易读懂，但是由于这些争执，公司已经开始构建解决偏见问题的工具，并且像微软这样的大型技术公司现在也公开呼吁对面部识别技术进行监管。从积极的角度看待这个新闻，更多的争议意味着审查制度，从长远来看，这也意味着更多的解决方案。尽管丑闻不断，但在2018年，机器学习和人工智能技术也收到了数十或数百有希望的主动应用程序。机器学习技术在天文学领域的月球上发现了新的陨石坑，并发现了以前被忽略的系外行星；在基础科学研究中，例如利用人工智能技术开发更坚固的金属和塑料，这也是有益的；在医疗保健领域，已经有许多人工智能系统可以比人类更快，更准确地找到疾病的实例。由Google和Amazon提供的即插即用机器学习服务等新工具，以及由Fast.ai等组织提供的无障碍学习课程，使更多的人拥有了人工智能技术。结果在很大程度上是有益的。它经常鼓舞人心。这些成功无法抵消更大的失败，但综合起来，它们表明人工智能技术是一个复杂的领域。它并没有朝着单一的道德方向发展，而是像所有参与者一样采用并用于一系列结果的所有技术。人工智能不是魔术。回顾过去的一年，有一堂课特别引人注目：人工智能不是魔术。这不是两个字母的咒语，可以用来一时兴起地召集风险资本和机构信心。也不是可以撒在产品和机构上以立即改善的神仙尘。人工智能是一个过程：需要对其进行检查，审议，如果一切顺利，则需要对其进行理解。换句话说，这种清算将持续很长时间。 The Verge在今年的人工智能行业中获得了B级得分。要点是AI工具变得更易于使用，在不同领域中发现了无数用例，而这种能够改变世界的技术才刚刚起步。缺点是加剧人们对隐私的担忧，大型技术公司在部署人工智能系统时未考虑后果，而这可能会导致不良后果。