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自动驾驶车辆。 自主的汽车和卡车已经在准备中，但是为了它们的保障运行，人为干预仍然是必要的。到本世纪末，情况将不再如此。对于有问题的道路情况，特别是涉及施工、道路危险、手势和鲁莽驾驶的情况，自动驾驶汽车和卡车将学习并迅速实施适当的应对措施。这将使通勤者在行驶中可以自由地做其他事情，缓解商业司机短缺，并改变产品交付的格局。他们的随需应变能力也可能影响私人车辆拥有的模式。
机构决策。人工智能很具挑战性的应用不是那些嵌入数字设备中的应用，而是嵌入公共和私人机构决策机制中的应用，在这些机构中，人工智能被用来做出有关人类服务的决策：获得贷款、获得保险、设定利率、获得我国福利的资格，刑事判决、保释的适用性、工作成功的可能性、接受医疗服务的资格等等。然而，这些算法的私人开发人员却小心翼翼地保护着他们的作品，我国机构也很少透露他们的算法是如何工作的。此外，由于算法会随着数据的摄入而不断变化，因此需要专家了解算法的工作原理，更不用说在法庭上为算法辩护了。然而，更具破坏性的是，当人工智能系统所使用的数据集在无意中对少数群体产生偏见时，就像一些人声称的数据那样，它可以有效地自动进行歧视。
算法不受道德规范的指导。虽然他们可以学习为好的行为建模，他们也有能力根据数据来学习坏的行为，这些数据的偏差会影响其结论。然而，人工智能技术的速度.成本节约都太有价值了，不能一股脑儿抛之脑后。因此，我预计，在这个十年的剩余时间里，新的透明度形式将会出现。它们将使普通公民及其*能够更好地理解，并在必要时挑战有缺陷的算法，提供一种有意义的检查，以防范有缺陷的人工智能系统带来的潜在危害。
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