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为了解决这个问题，开发人员专注于可解释的人工智能，它能产生人类可以理解和解释的结果。但这说起来容易做起来难。在我们能够创建让我们理解人工之前，我们必须对其输出非常谨慎。 我们还知道，群体智慧是不可或缺的。一群心怀善意、见多识广的人做出的解释和决定，要比群体中任何一个自由派成员做出的解释和决定更好。 人为错误 有时，问题不是“我们能吗？”而是“我们应该吗？”仅仅因为一些聪明的人想到了人工智能的新应用，并不意味着他们有道德基础来看待其行为的后果。

例如，宾夕法尼亚州哈里斯堡大学提出了一种自动面菲律宾电报放映部识别系统，可以通过一张照片预测犯罪行为。 这引起了关键技术联盟的强烈反对，他们致信施普林格·自然出版社，敦促他们不要发表这项研究，因为这项研究可能会加剧歧视。出版社的回应是不再出版这本书，哈里斯堡大学也删除了该书的新闻稿。 这个项目听起来很诱人，但毫无疑问：它充其量是歧视性的，最坏的情况下是种族定性的必然途径。

我们必须非常小心我们的解决方案，即使它们是出于最好的意图而构建的。有时我们被技术的新颖性或实用性所诱惑，以至于我们忘记了它的道德后果和社会影响。 隐私 使用人工智能进行数据处理和分析可能会导致在未经用户许可的情况下收集大量个人数据。这些数据随后可用于训练人工智能算法，然后将其应用于各种目的，例如定向广告或预测分析。 这引发了严重的道德问题，即如何在未经用户同意的情况下收集和使用这些数据。