最后一篇了，前3篇分别讲解了
（一）AI是什么
，（二）如何在项目中搭建AI
，（三）如何在公司里运用AI
，这一篇主要讲解AI对社会的影响。 1.大纲AI的炒作-需要纠正认知
AI的局限（这部分很有意思）
对少数者的歧视
对于对抗攻击敏感-比如垃圾邮件创造者会想尽办法攻击垃圾邮件过滤系统
AI与发展中经济体和就业
不要太乐观：认为AI可以做任何事，应该大力发展，但其实还要花很多的精力来对抗作恶的AI，这样行业才能健康发展；
也不要太悲观：回看历史，好像又一个AI的寒冬即将到来，但AI当今对社会贡献的价值不容忽视；
保持客观认知：AI不是什么都能做，但可以帮助产业升级。
AI的局限性：不能自我解释，完全黑盒运作。
比如这个通过x光片检测疾病的AI，假设AI说是气胸，那医生是否应该完全听从AI的诊断呢？毕竟AI也不是100%正确，这就需要AI解释它的这种判断的原因，比如右侧的热力图，所以现在的AI只能做到一个参考。
3.AI的歧视和偏见效果类似于乌合之众，目前的AI只能反映大群体的利益诉求，而无法重视小个体的意见，所以很容易造成忽视了个别性别，年龄，种族等的偏好。
AI会学习不健康的刻板印象
比如把网络上的文字信息都输入到AI中，然后训练AI的类比能力，比如男人是父亲，那女人是什么，AI会输出母亲；男人是国王，那女人就是女王；男人是程序员，女人呢？AI会输出家庭主妇……这就是AI的偏见，也是大众的偏见，按文中的观点，理性的推理应该也是程序员。
这样的偏见会有什么影响？
AI的招聘工具会歧视女性，人脸识别工具会对白人识别的更好，AI贷款工具会减少少数民族的审批。
如何对抗偏见呢？
技术上可以定向标记有偏见的词，让训练数据本身就具有更少的偏见，把过程更透明化，让劳动力更多元化。
4.对AI的对抗攻击深度学习有时候也会因为攻击而变蠢。
代码级的修改，会让AI把火鸟当成锤子，吧野兔当成桌子。
还有物理级的攻击，比如带上一个眼睛，AI就把你识别为一个明星；在停车标识上加了几个图片，AI就无法识别了；在一个香蕉周围放个贴纸，AI就把他当成吐司了。
垃圾邮件制造者会不断的优化垃圾邮件，以试图越过AI的垃圾邮件识别系统；盗号偷钱的人会不断优化盗取方式，来躲避AI安全系统的监测；
这有点类似于杀毒软件和病毒的关系，大部分时候都是持续的相互博弈，类似于一个零和游戏。
5.AI不利的使用合成图片或者视频，伪造了一个人从没做过的事
破坏民主和隐私，监控民众
伪造假的评论
垃圾邮件和黑客攻击
6.AI与发展中经济体下图就是个很直观的例子，AI可以助力快速提升经济体能力水平，就像很多发展中经济体比如中国和印度，就不用纠结打造很多路上的通讯线路，而是直接跨越到移动通讯的时代，达到越级提升的效果。
还有移动支付和在线教育领域也是，直接从信用卡支付跳跃到移动支付，直接从建造很多学校跳跃到直接使用在线教育。
7. AI和就业很多人说AI会导致大规模的事业，但更全面的说法是，很多重复性工作的岗位会被AI取代，但同时AI会创造出更多的岗位，比如现在就有一种AI产业下的劳动密集型岗位，叫数据标记工人，用来标记AI需要的训练数据。
职场上如果想持续输出价值，可以首先做好自己的本业，同时学习AI，让AI赋能自己的本业。
8.总结学完了这4周的课程，再看这个热门事件就觉得很有意思（
百年老图难倒谷歌AI
）很多人看到这篇文章的第一反应是AI也不过如此嘛，也有AI做不到的事情。
但事实是人也没法确定这到底是只鸟，还是鸭子，还是兔子，这题一定有标准答案吗？其实生活中也有很多同样的例子，一个人既是个好人又是个坏人，完全取决于用什么视角来看待，比如这张图，顺时针旋转45度，就会更像一只兔子，AI也只不过是把大家的常规视角用概率的方式显示出来了而已。
至于到底谁对谁错完全不是最重要的，而是说怎样优化AI来更好的帮助人类解决问题。
包括之前提出的AI具有偏见的问题，我想也只是一个阶段性的问题，因为现在的AI主要解决的就是大规模的重复性出现的问题，而如何避免偏见的问题，更多是依靠在AI成熟后所展现出的多元性来解决。
还有本篇说到AI的脆弱性（极易遭到攻击），也算是一个比较少见的视角，但丰富了我们的认知，或者说更全面了的认识到了AI的发展过程。
对AI的学习，对于绝大多数人，到这里就足够了，不过知识得和人分享沟通才会变成自己的知识，所以欢迎给我留言，一起学习和成长。