一、人工智能发展建议
人工智能技术标准化
人工智能技术必须满足客观的标准从而保证对安全性、可信赖性、可追溯性、隐私保护等方面的要求。为了更有效的评估人工智能技术，相关的测试方法必须标准化，并创建人工智能技术基准。技术基准包括测试和评价，为标准的制定提供定量测量的要求，同时评估标准的遵守情况。标准的测试方法应该描述人工智能技术评估、比较、管理的方法和程序，包括但不限于：准确性、复杂性、信任和能力、风险和不确定性、可解释性、与人类行为的比较以及经济影响等。我国在发展机器人等相关人工智能产业的同时，可以积极参与国际交流与合作，提升在国际标准制定中的话语权。
加强法律与道德基础建设
随着人工智能技术的快速发展，应当及早建立对法律、伦理问题的早期认识，及时采取相应的立法行动和社会互动行为，确保系统的设计者在合规以及道德的指导下，发展人工智能技术，并建立公众信任机制，推动新市场的开发。故而，人工智能相关产业在发展的过程中应加强跨学科教育和法律与道德的基础建设。在进行基础建设的过程中，不仅应考虑国内法和国际法的规定，还要顾及不同的伦理和文化观点的差异性，以及社会期望等因素。
政府监管人工智能技术的发展
考虑到人工智可能带来的潜在破坏性影响，如果政府能够准确及时地监控和预测人工智能技术的发展，尤其是人工智能技术的里程碑式突破，便可让人工智能系统不间断地处于人类监管干预模式之下，防止人工智能技术出现失控性的发展情况，保障人工智能技术为人类所用。此外，人工智能相关行业应该和政府合作，及时向政府反馈行业的最新发展动态，包括近期可能在技术上取得的重大突破。
新一轮人工智能发展的特征及展望
人工智能作为计算机科学与统计学、脑科学和认知科学等多学科交叉前沿领域，致力于使机器拥有类似人类的感知、认知、操控、交互能力，并与人类协同工作，以减轻工作量，改善人们生活品质，是人类多年以来不懈追求的科技梦想。人工智能研究正式起源于年美国达特茅斯夏季学术研讨会，至今已60余年，期间经历过几次起伏，这既有自身理论尚不完善的原因，也受到数据和算力不足等因素的制约。
最近几年，随着人工智能技术的突破，以及互联网、大数据、并行计算等相关技术群的成批成熟，人工智能技术在快速的更替换代中不断成熟。我国专家认为，人工智能技术发展和产业应用正在双双进入临界点，人工智能正在进入2.0新阶段。美国国防部国防高级研究计划局（DARPA）也指出，目前人工智能发展正处于第二波次。人工智能正在全球范围内迎来新一轮创新变革，理论和技术加速突破，产业化周期日益缩短，企业创新更加活跃，人工智能开始从实验室走进人类生产生活，进入一个与以往显著不同的创新发展阶段。
1.新一轮人工智能发展的主要特征
当前人工智能发展的突飞猛进和重大变化，表现出区别于过去的三个方面的阶段性特征。一是进入大数据驱动智能发展阶段
可以说，年之后成熟起来的三大技术成就了人工智能的新一轮发展高潮，包括以深度学习为代表的新一代机器学习模型，GPU、云计算等高性能并行计算技术应用于智能计算，以及大数据的进一步成熟，以上三大技术构建起支撑新一轮人工智能高速发展的重要基础。
DARPA认为，人工智能发展将经历三个波次，第一波次是人工智能发展初期的基于规则的时代，专家们会基于自己掌握的知识设计算法和软件，这些AI系统通常是基于明确而又符合逻辑的规则。在第二波次AI系统中，人们不再直接教授AI系统规则和知识，而是通过开发特定类型问题的机器学习模型，基于海量数据形成智能获取能力，深度学习是其典型代表。在这种技术路线下，获得高质量的大数据和高性能的计算能力成为算法成功的关键要素。比如，年以来，IBM通过收购大量医疗健康领域的公司，获取患者病例，医疗影像和临床记录等医疗数据，以提升Watson医疗诊断水平。
尽管现在基于现有的深度学习+大数据的方法，离最终实现强人工智能还有相当的距离，下一步可能需要借鉴人脑高级认知机理，突破深度学习方法，形成能力更强大的知识表示、学习、记忆、推理模型。但业界普遍认为，最近的5到10年里，人工智能仍会基于大数据来运行，并形成巨大的产业红利。
在机器学习+大数据的人工智能研究范式下，得益于硬件计算性能的快速增强，智能算法性能大幅度提升，围棋算法、语言识别、图象识别都在近年陆续达到或超过人类水平，智能搜索和推荐、语音识别、自动翻译、图像识别等技术进入产业化阶段。各类语音控制类家电产品和脸部识别应用在生活中已随处可见；无人驾驶技术难点不断突破，谷歌无人驾驶汽车已在公路上行驶了多万英里，自动驾驶汽车已经得到美、英政府上路许可；德勤会计师事务所发布财务机器人，开始代替人类阅读合同和文件；IBM的沃森智能认知系统也已经在医疗诊断领域表现出了惊人的潜力。
人工智能的快速崛起正在得到资本界的青睐。《Nature》文章指出，近一两年来，人工智能领域的社会投资正在快速聚集。年比年增长了三倍左右。人工智能技术的发展正在由学术推动的实验室阶段，转到由学术界和产业界共同推动的产业化阶段。
是进入认知智能探索阶段
得益于深度学习和大数据、并行计算技术的发展，感知智能领域已经取得了重大突破，目前已处于产业化阶段。同时，认知智能研究已经在多个领域启动并取得重要进展，将是人工智能下一个突破点。
年初，谷歌AlphaGo战胜韩国围棋世界冠军李世石的围棋人机大战，成为人工智能领域的重大里程碑性事件，人工智能系统的智能水平再次实现跃升，初步具备了直觉、大局观、棋感等认知能力。目前在人工智能的多个研究领域都在向认知智能挑战，如图像内容理解、语义理解、知识表达与推理、情感分析等，这些认知智能问题的突破,将再次引发人工智能技术的飞跃式发展。
除谷歌外，微软、Facebook、亚马逊等跨国科技企业，以及国内的IT巨头都在投入巨大研发力量，抢夺这一新的技术领地。Facebook提出在未来5至10年，让人工智能完成某些需要“理性思维”的任务；“微软小冰”通过理解对话的语境与语义，建立用于情感计算的框架方法；IBM的认知计算平台Watson在智力竞猜电视节目中击败了优秀的人类选手，并进一步应用于医疗诊断、法律助理等领域。
2.新一轮人工智能未来发展
据波士顿咨询公司（BCG）和阿里云研究中心的分析，人工智能技术可能会沿一个“之”字形路线发展：现有人工智能技术将继续完善和产业化，在经济和社会发展中实现价值创造并形成强大的经济增长引擎；经历一段时间的积累和探索将实现科技突破，新的智能模型和颠覆性方法有望再次出现，引发人工智能技术体系和技术路线的新一轮变革。
因此，当前阶段的人工智能需要以滚动方式发展，既需要推进现有的基于深度学习和大数据的人工智能技术的成熟和产业化；同时，也要针对未来人工智能的前沿问题进行理论攻关，以认知智能为重点，借助脑认知科学研究和量子科学研究的发展，研究透明性，可解释性，通用性更强的新一代机器学习模型，研发具有迁移能力、自主学习能力和强泛化能力的人工智能技术，在新一代智能计算范式方面形成理论储备，探索新的科学发现。
二、人工智能带来的挑战
法律层面
1.产品责任问题
由于科技技术的不完全可靠性以及智能系统存在的先天设计缺陷，产品责任的归责问题伴随人工智能的发展而来，尤其是感知智能领域的产品责任问题。年，联合国教科文组织与世界科学知识与技术伦理委员会联合发布报告指出，由于机器人一般被视为通常意义上的科技产品，机器人以及机器人技术造成的伤害，很大一部分可由民法中产品责任的相关法律进行调整。从这个角度看，机器人造成的伤害很大一部分被归责于机器人制造者和零售商的“过失”、“产品警告的缺失”、“没有尽到合理的注意义务”。
我国《产品质量法》第四十三条规定，因产品存在缺陷造成人身、他人财产损害的，受害人可以向产品的生产者要求赔偿，也可以向产品的销售者要求赔偿。属于产品的生产者的责任，产品的销售者赔偿的，产品的销售者有权向产品的生产者追偿。属于产品的销售者的责任，产品的生产者赔偿的，产品的生产者有权向产品的销售者追偿。但该归责原则可能仅能适用于“弱人工智能”产品。当未来的人工智能出现自主意识和决策能力后，例如自动驾驶汽车做出独立智能决策导致损害发生，应当如何确定侵权主体，由谁来承担侵权责任。甚至于未来会出现以下问题：当机器人具备自主意识后是否会成为民事主体？何为生命？“人”的定义是否会发生变化？“人”与“非人”的界限到底在哪里？这是在此意义上，“人机关系”具备了丰富的内容层次，值得我们进一步去深思去完善立法。
2.隐私保护问题
当万物互联、大数据和机器学习三者叠加后，个人隐私将会成为“奢侈品”，人们或许将不再有隐私可言。人工智能的发展有赖于利用数据训练算法，在这个过程中需要收集、分析和使用大量的数据，数据的价值日益凸显。人工智能时代，用户使用各种应用产品时，本身就是主动的隐私泄密者，任何技术手段的“匿名”或“去身份化”可能都会因为大数据的分析而重新获得“身份”。
智能产品的产业链上有开发商、平台提供商、操作系统和终端制造商、其他第三方等多个参与主体，这些主体均具备访问、上传、共享、修改、交易以及利用用户提供的数据的能力。如何合法合规地收集和使用数据是智能应用产业链上的每个主体要面对的重要问题。但如今用户数据日益聚集在大型互联网或数据处理公司手中，基于商业利益的考虑，这些公司保护用户个人隐私的意愿并不强烈。当前对大数据的利用依然处于“裸露”状态，用户对于数据被非法利用的情况往往是不知情的，导致与数据处理和使用者之间签订的协议成为了“君子协定”，丧失了真正保护用户权益的功能。[6]
值得一提的是，基于当前个人隐私保护的态势，苹果引入了差分隐私的概念，该种算法通过加入虚拟数据，避免数据与特定主体之间建立联系。差分隐私的目标在保护用户身份和数据详情的同时，仍能提炼出一些基本信息用于机器学习，但该算法尚未得到重视，并未大规模的应用到人工智能领域。为了保护用户的隐私权，应当重视新技术新业务领域的个人信息保护问题。在立法层面，明确个人对其信息享有的基本权利，规范企业收集和使用个人信息的行为。
伦理层面
人工智能的发展与普及应用，对于传统社会伦理造成巨大冲击。如果不够谨慎地处理人工智能所带来的伦理问题，将会对未来社会造成严重的伤害。随着人工智能与人类社会的距离越来越近，伦理问题在不断的凸显也愈发尖锐，世界上的主要国家以及相关国际组织对伦理问题高度
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