【主题书单】人工智能会怎样影响世界
一本书读懂ChatGPT的前世、今生与未来
《ChatGPT:AI革命》
刘琼
颉腾文化/华龄出版社
ChatGPT是由OpenAI公司研发的人工智能聊天机器人，它可以进行自然语言文本的理解和生成。ChatGPT的出现让计算机能够更加自然地与人类进行对话，这标志着人工智能技术在自然语言处理领域取得了革命性的突破，人机交互从此迈入了一个新时代。
OpenAI八年一剑，通用AI开启第四次工业革命
《ChatGPT:读懂人工智能新纪元》
陈根
电子工业出版社
ChatGPT爆火，标志着人工智能从量变到质变的飞跃，一场新的人工智能革命已经到来。本书共6章，介绍了ChatGPT的诞生和发展，以及ChatGPT背后的技术路线；分析了ChatGPT及大模型训练对全球商业格局的冲击与影响，涉及OpenAI、微软、谷歌、百度、腾讯、阿里巴巴等广受关注的互联网科技公司；选取了具有代表性的行业，解读ChatGPT狂潮引发的产业颠覆与模式创新。同时，本书对未来的强人工智能与人类社会的关系进行了深度研讨。
生成式人工智能，一场科技与艺术的碰撞
《AIGC:智能创作时代》
杜雨,张孜铭
中译出版社
在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。
AI时代的世界是怎么样的？
《财之道丛书-AI未来进行式》
李开复,陈楸帆
浙江人民出版社
人工智能专家李开复与科幻作家陈楸帆创造性合作，畅想了20年后在人工智能等科技影响下的人类世界。
书中10个引人入胜的短篇故事，展示了一系列令人大开眼界的未来场景——身临其境的沉浸式娱乐方式、自如使用人类语言的虚拟伴侣、没有“司机”的接近自动驾驶汽车、能够以假乱真的照片和视频，以及基于量子计算、计算机视觉和其他AI技术的展开应用。
在这些故事给读者带来惊奇体验的同时，每一个故事之后的科技评论则让我们进行突破性地深度思考——人工智能能否帮助人类从根源上预防疫情？人们该如何应对未来的职场挑战？在人工智能的世界中，该如何确保文化多样性？人们如何教导下一代适应人类与人工智能共存的新社会？如何面对人工智能带来的社会问题，及其所隐含的人性拉锯战？……
通过阅读这些有关未来的技术蓝图与分析，相信你我将能更真切地看到人类未来将要前进的方向。
欢迎进入AI未来进行式！
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人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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ChatGPT热潮下的冷思考：人工智能将如何影响人类的未来
“在接下来的五年中，会思考的计算机程序将阅读法律文件并提供医疗建议。在接下来的十年中，它们将从事流水线工作，甚至可能成为同伴。在此之后的几十年中，它们将做几乎所有事情，包括做出新的科学发现，从而扩展我们的‘一切’概念。”
2021年3月16日，OpenAI公司CEO山姆·阿尔特曼(SamAltma)在网上发表了一篇名为《万物摩尔定律》的文章，并在文中以预言式的口吻这样描绘了人类与人工智能共处的未来世界。
在阿尔特曼看来，人工智能革命即将到来，其结果必将深刻影响人类的未来。不到两年之后，有关ChatGPT的讨论席卷全球。这似乎意味着现实正逼近他所预测的未来。
那么，人工智能的发展将如何塑造或影响人类的未来？我们还是先从最近备受关注的ChatGPT说起。
ChatGPT是怎么火起来的？
2022年11月30日发布的聊天机器人模型ChatGPT，正显示其巨大的影响。根据Similarweb的数据，今年1月，平均每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，是去年12月份的两倍多，累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿应用的纪录。
如果只把它看作是一个“能与人类对话”的机器人，“技术进步”的迹象并不明显。毕竟Siri、小爱、小度……这些人们如今常用的工具，都可以提供“对话”服务；甚至在2020年，小冰公司还推出过“虚拟男友”聊天产品。这些产品背后的人工智能都可以在不同程度上完成与人类的“对话”。
ChatGPT的“魅力”更多还要从技术上看。其中，“大模型”是关键词。
小冰公司CEO李笛将ChatGPT定义为“大模型”的一个产物、一次产品化的尝试。
何为“大模型”？智源研究院原副院长刘江告诉记者，以AlphaGo为例，这样的人工智能就属于“小模型”。“它只能用来下围棋，象棋、五子棋都不会下。其中可能有些底层技术类似，但如果要让AlphaGo下象棋或五子棋，还需要技术人员重写代码、重新训练。”
“但大模型不同，它是通用的。”刘江举例，ChatGPT的应用场景很广泛，既可以写邮件、写文案，还可以写代码、写诗，甚至写论文。
腾讯研究院发布的《2022十大数字科技前沿应用趋势》中就明确指出，小模型不仅需要大量的手工调参，还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率，且成本较高。大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。
ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开发出的对话机器人。报道显示，该模型使用来自互联网的文本数据库进行训练，包括从书籍、网络文本、维基百科、文章和互联网其他文本中获得的高达570GB的数据。ChatGPT背后的模型GPT-3.5则更为强大。
中金公司一份研报认为，此类新技术的应用“带来弱人工智能向通用智能的阶跃”。
而在业内人士看来，技术上从小模型到大模型的变化，无异于人工智能的“进化”。
人工智能的“进化”
1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出了摩尔定律，即当价格不变时，集成电路(IC)上可容纳的元器件，每隔18-24个月便增加一倍，性能也提升一倍。既然在相同面积晶圆下生产同样规格的IC，每隔18-24个月可增加一倍，那么生产成本也能相应降低50%。
阿尔特曼的《万物摩尔定律》将这一定律的适用范围大大扩展。他写到，“摩尔定律适用于一切”应该是一代人的口号，虽然“这听起来很乌托邦”。
换言之，在阿尔特曼看来，当下这个时代，技术迭代的速度是肉眼可见的。
事实上，在人工智能的加持下，某些领域的演进速度已经大大加快。有报道称，据OpenAI统计，从2012年到2020年，人工智能模型训练消耗的算力增长了30万倍，平均每3.4个月翻一番，超过了摩尔定律的每18个月翻番的增速。
回顾OpenAIGPT模型的进化之路，具有十分明显的规模效应。数据显示，2018年初代GPT参数量为1.17亿，2019年二代参数量达15亿，2020年GPT3.0参数规模直接飞跃至1750亿。
百度CEO李彦宏就曾公开指出，无论是技术层面还是商业应用层面，人工智能都有了方向性的改变。
微软CEO纳德拉在接受访谈时也曾表示，GPT的发展不是线性的，而是指数级变化的，所以相比较GPT-3，当前的GPT-3.5已经展现出更强的能力。业界普遍预测，GPT-4将在今年推出，并具备更强大的通用能力。
毫无疑问，成指数级的增长让人工智能得以高速“进化”。
刘江告诉记者，这样的“进化”并非只是量变，也不只是每次迭代相加的结果。“有研究人员总结，相比于小模型，人工智能大模型已经出现了一百多种‘突变能力’，即大模型具备、小模型不具备的能力。”
他觉得，这在某种程度上很像生物进化的过程。“就好像大脑在不断量变后来到一个临界点，然后生物就产生了高等智能那样。”
巨大突破的曙光隐现？
1950年，计算机科学家艾伦·图灵提出了一个被称为“模仿游戏”的思想实验。面试官通过打字机与两个对象交谈，知道一个是人，另一个是机器。图灵建议，如果一台机器能够始终让面试官相信它是人类，我们就可以说它有能力思考。这就是著名的“图灵测试”。
迄今为止，还没有人工智能模型能真正通过图灵测试，包括ChatGPT。甚至，ChatGPT暴露出待解决、待完善的问题还有很多。
李笛就明确指出，ChatGPT至少存在内容准确问题、运行成本问题、即时性问题。“这些都是根源问题，很难在ChatGPT上得到解决，可能要等新的产品和应用出来。”
以内容准确问题为例，李笛认为，作为知识系统，最基本的要求是准确，但ChatGPT的技术结构决定了它提供的知识很难作到准确。
事实上，该问题已经给人工智能公司造成了真金白银的损失。
“我可以告诉我9岁的孩子关于詹姆斯·韦伯太空望远镜(JamesWebbSpaceTelescope，简称JWST)的哪些新发现？”谷歌推出的类ChatGPT功能Bard回答中包括“JWST拍摄到了太阳系外行星的第一张照片”。
但真实的情况是，第一张系外行星照片是由欧洲南方天文台的VeryLargeTelescope(VLT)在2004年拍摄的。当天谷歌股价大跌约9%，市值蒸发约1000亿美元。
ChatGPT也存在类似的问题。当记者向ChatGPT询问“ChatGPT目前暴露出哪些待解决、待完善的问题”时，它给出的回答与ChatGPT网站上人类列出的其局限性有所出入。
还有成本问题。据报道，有研究估测，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要有上万个CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往返地球和月球，且一次运算就要花费450万美元。此外，ChatGPT投喂的数据质量、广泛的应用场景、持续的资金投入都缺一不可，更不用说还有开发AI产品的边际成本以及悬而未决的全栈集成能力。
对此，刘江直言，大模型目前对算力要求很高，门槛也高，必然是技术密集、资金密集、人才密集型的。“人工智能从小模型到大模型，只能说在技术上迈进了一步。但人工智能要突破所谓的‘奇点’，即人工智能发展到比人‘聪明’且能够自我‘进化’，还有一段距离。”
即便如此，他依旧认为，目前已经能看到人工智能巨大突破的曙光了。“相当于我们在黑暗中摸索了很多很多年，现在终于看到一点亮光了，要出去了。”
“奇点”何时到来？
相信“奇点”说法的人们认为，技术变革迅速而深远的发展将对未来人类生活造成不可逆转的变化。而生物思想与技术的融合，将让人类超越自身的生物局限性。
正如美国未来学家雷·库兹维尔所指出的那样，奇点临近暗含一个重要思想：人类创造技术的节奏正在加速，技术的力量也正以指数级的速度在增长。指数级的增长是具有迷惑性的，它始于极微小的增长，随后又以不可思议的速度爆炸式地增长——如果一个人没有仔细留意它的发展趋势，这种增长将是完全出乎意料的。
用库兹维尔的话说就是，“我们的未来不再是经历进化，而是要经历爆炸。”他曾预言，“奇点”将在大约2045年时到来。
事实上，这种“始于极微小而后爆炸式的增长”在近几十年的技术发展史中不断被验证。
网络浏览器诞生于1990年，但直到1994年网景导航者(NetscapeNavigator)问世，大多数人才开始探索互联网。2001年iPod诞生之前流行的MP3播放器，并未掀起数字音乐革命。同样，2007年，苹果(Apple)iPhone手机横空出世之前，智能手机已经问世，但却并没有针对智能手机开发的应用。
ChatGPT的出现，或许会是技术史上一个新的节点。
人们已经开始谈论人工智能将会如何颠覆他们的工作和生活。而人类此刻与ChatGPT的各种聊天记录，将全部变成下一代模型的训练数据。
在刘江看来，面对即将到来的变革，人类应该拥抱变化、拥抱未来。“人类是在不断变化的，不能固守陈规。当然我们也应该积极思考不允许人工智能突破的底线在哪。”
他不否认人们因此产生对未来工作可能发生变动的担忧。“也许未来每个人身边都会有机器人，就像老板身边的秘书。”
重要的是，我们应如何与人工智能共处。换言之，要解决的问题是，人类的价值是什么？
目前，已有人工智能领域专家提出，要警惕人工智能弱化人类思维。
李笛认为，人类创作者恰恰应当把人工智能视为解放自己创意的新手段或工具，让自己得以进一步回归内容创作的本质，即“创意”上去。
刘江则给出了另外一种假设：伴随着人工智能技术的发展，当生产力极大突破后，或许人类就不必须工作了。也许到那天，人类真的可以实现按需劳动了。(完)
“人工智能”到底对我们的学习生活有什么影响
0分享至人工智能，也称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能目前尚且是一个高科技技术，还没有形成完整的产业，但是就像几百年前人们发现电一样，当时也是一种新兴的技术，而现今也早已发展为人类不可或缺的一个产业，人工智能不仅离不开电力，它还和电力有着千丝万缕的联系，它正在像电力一样慢慢地侵入并改变着我们的生活。
人工智能的飞速发展，不禁让很多人产生疑问：“人工智能作为一个高科技会给我们的学习生活带来怎样的变革？”看到这个问题，让我想起斯坦福人工智能实验室的主任吴恩达所说的：“100年前电能改变了很多不同行业，包括农业、冰箱甚至通信，现在人工智能也可以改变更多的行业，例如自动驾驶、金融、医疗行业。”目前人工智能正在一点点的挑战那些机器所不擅长的领域，而好多恰恰是人类最简单的感知，但是正是这些最基础、最简单的感知被机器慢慢取代的过程，让人工智能慢慢地融入人类的学习和生活，并慢慢地改变着我们的生活。
1积极意义
1.1提高学习和工作生活效率
由于云计算和API的普及，2019年人工智能将开始为企业带来和提供更有意义的价值，人工智能将会让工作更有效更高效，同时发现更多新的机遇和新的工作方式。就好比清华大学的“云课堂”，过去，学生需要用笔记本手写一个个记录重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用的云课堂app，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而教师也能直接在软件签到上更有效率的监督学生的出勤和听课效率等。
同时，随着人工智能在工作场所扮演的角色越来越多，人们不仅会根据它的智商，还会根据它的情商，也就是感知和理解人类所有事物的能力来进行评判。能够理解人类情感和认知状态的能力将成为评估人工智能标准的一部分，从而让公司为工作场所选择哪种人工智能，甚至让消费者决定在家中用哪种虚拟助手或智能扬声器。
“人工智能将超越炒作和媒体的头条新闻。实用的人工智能将专注于让购物变得更容易、让病人更好地参与诊疗、让律师更聪明、让网络安全更强大。我们不会看到永远不会撞车的自动驾驶汽车，但人工智能将在2019年以全新的有趣方式提高工作效率。”企业聊天机器人的创始人RamMenon这样说道。
1.2丰富学习资源与数据
“2019年将是各个组织机构基于自身数据构建专门人工智能系统的一年。考虑到各个组织机构拥有的专有数据量有限，其将会意识到他们需要工具来轻松在内部创建高质量的人工智能数据。”深度学习公司的联合创始人在谈到人工智能与大数据时，这样说道。
同时，随着社会的快节奏步伐的加快，人们对自己记忆力知识储量的要求越来越高，这就要求我们合理安排时间进行有效率的学习和复习。而人工智能的出现，将会带来更多有效率的产品出现，帮助我们丰富学习资源，提高自己的知识储量。例如我们在学习中外新闻史的发展历程的时候，在整个知识框架面前，我们将可以看到各个国家各个年代的新闻发展状况，倘若我们想要悉知民国时期的报业发展，那么这时我们便可以借助人工智能的学习系统来帮助我们填补这一空缺，这样一来，人工智能不仅能丰富我们的学习资源，还能帮助我们省去更多的珍贵时间。
1.3促进部分专业就业的发展
谈到人工智能对专业就业的影响，尤其是在农业专业领域并不缺乏担忧和焦虑。未来的精准农业以及种植更好作物的关键将依赖于人工智能、图像和传感器，这些传感器将能够收集千英亩农场的种植信息并进行学习。随着人们对粮食的需求正在增加，虽然农业学家和农民面临严重劳动力短缺和专业知识匮乏等多种问题，但由于农业经营需求的规模化和多样性，农业从业者需要密切关注劳动力积极性和管理水平，因此，世界各地的农场可以用人工智能技术填补劳动力缺口，而不是取代工作岗位。
2消极意义
2.1网络学习生活的安全存在隐患
随着越来越多的企业依赖人工智能提升自己的产品，不法分子也将利用类似的能力实施大规模欺诈计划，甚至会给企业人员造成数亿美元的损失。一旦自动化落入网络攻击者之手，就能够使用更简单的工具来获取访问权限并渗透进网络，进而干扰我们的网络学习生活。
过去几年，人工智能和机器学习一直是安全行业的杀手锏。恶意行为者也正在注意到这一点。就像是去年十分恐怖的全球多国爆发电脑勒索病毒，受害者电脑会被黑客锁定，提示支付价值约合人民币2069元的比特币才可解锁。
2.2影响部分传统媒体专业的就业和发展
虽然人工智能在许多行业发挥着越来越重要的作用，覆盖从文本翻译、为工业无人机提供动力到患者诊疗等多个领域，但是毫无疑问，任何事物都是具有两面性的，就好比在新闻学下传统媒体的就业与发展将受到很大的影响，许多大学生在对他进行选择时，会有更多的迟疑性心理。
首先，机器新闻写作高效、全天候的模式使它能够生产海量新闻内容。智能写稿机器人较之于编辑记者，更擅长对枯燥的海量数据进行有效的处理，在整体性、精确性和高效能方面，机器人比人具有更多优势。
其次，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。《南方都市报》写稿机器人“小南”首篇春运报道作品共300余字，报到生成用时不到一秒，还写出了“基本都是无座票，一站到底，路途会比较辛苦”这样充满人情味的文字。当人类记者面对突发事件还在惊愕中时，机器人写手已经迅速完成了数据描述和分析、以及进一步的数据价值挖掘、最后迅速完成自动写稿的全过程。因此，人工智能的发展会影响部分传统媒体专业的就业和发展。
人工智能技术是一把双刃剑，有利有弊。人工智能的学习系统能提高学习生活效率，丰富我们的学习资源和数据，促进部分专业行业的发展，但其也会使得网络学习生活存在隐患，影响传统媒体的发展。对于消极影响，我们必须趋利避害，采取积极的措施应对，让人工智能在外面的学习生活中发挥最好的作用。
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