研究發(fā)現(xiàn)，人工智能有助于聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(SDG)的134個具體目標取得積極成果，但它也可能阻礙59個具體目標的進展。國際電信聯(lián)盟(ITU)戰(zhàn)略參與處負責人Fred Werner表示，在對偏見、隱私和道德問題表示關切的同時，還應思考人工智能數(shù)字鴻溝愈演愈烈的問題。

Werner指出：“發(fā)展中國家無法隨時掌握豐富的數(shù)據(jù)集?！彼粲鯇⑿畔?shù)字化，以充分利用人工智能?！罢业揭园踩煽康姆绞浇粨Q協(xié)作數(shù)據(jù)的先決條件非常重要?！彼J為，只有可發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)才能擴展相關的人工智能解決方案。

人工智能培訓會消耗大量能源，對計算資源的需求巨大。國際電聯(lián)電信標準化局副主任Reinhard Scholl指出，只有較富有的國家和大學才有運行機器學習模型的計算能力。他認為，這成為人工智能和前沿技術民主化進程的障礙。

博特納基金會的政策負責人Ulla Jasper認為，數(shù)字衛(wèi)生技術具有帶來新風險和新回報的“兩面性”。然而，Jasper希望看到人工智能改善低收入和發(fā)展中國家年輕人的福祉。

Jasper指出，低收入和發(fā)展中國家應當利用新冠肺炎疫情對數(shù)字轉型起到的加速作用。

博特納基金會的坦桑尼亞AfyaTek項目，尋求借助數(shù)字衛(wèi)生技術改善社區(qū)一級的衛(wèi)生保健服務。通過將信息流數(shù)字化和使用生物識別數(shù)據(jù)，該項目旨在使五歲以下兒童不再出現(xiàn)可預防的死亡。

對于事實的重要性，克里斯托杜盧引用了赫布·西蒙(Herb Simon)、約翰·斯威勒(John Sweller)、約翰·安德森等的研究成果，而我早期在薩塞克斯大學開展對人工智能的研究時，也接觸過這些學者的研究。她建議，對于事實的教學方式應該圍繞著訓練長期記憶來展開，以此來幫助我們彌補有限的工作記憶的不足。我們想要做到這一點的唯一方式就是，通過死記硬背的方式來將規(guī)則和信息強加給長期記憶。例如，我們可以將信息歸并在一起，然后利用背景知識和規(guī)則來將其存儲在長期記憶中。我認同學習事實在教育中的重要性，也認同只有在長期記憶中清晰地儲備大量的知識，才有助于我們更好地施展諸如創(chuàng)造力和解決問題的能力等高級技能。然而，事實只是人類智能的一小部分，因此我們也不應過分夸大其重要性。

很多公司，如總部設于英國的世紀科技公司(Century Tech)，還利用機器學習技術來開發(fā)學習類平臺，對此類系統(tǒng)進行訓練時，開發(fā)人員使用了由神經(jīng)科學家們提供的信息，使該系統(tǒng)能夠跟蹤學生的交互情況，其中包括每次的鼠標移動和擊鍵。世紀科技公司開發(fā)的人工智能學習平臺會利用學生、學生所在的年級組和學校提供的全部數(shù)據(jù)，在此類數(shù)據(jù)中尋找模式和相關性，從而為學生提供個性化的學習之旅。此類學習平臺還能夠為教師提供儀表板，讓他們實時了解班上每位學生的學習狀態(tài)?，F(xiàn)在，研究人員很有可能可以開發(fā)出一款人工智能系統(tǒng)，可以用來教授大多數(shù)國家的中小學和大學所有領域的課程。

如何應對人工智能可能帶來的倫理挑戰(zhàn)?

報告發(fā)布會上，北京大學哲學系教授何懷宏指出人工智能是一種區(qū)別于傳統(tǒng)人造物的機器，其能力對人類而言還有很多未被發(fā)掘的部分，我們應該進一步思考人和人工智能這一特殊關系，思考如何促進人工智能發(fā)展、人工智能如何給人類賦能、如何深入具體地將人工智能運用到各個領域、以及人工智能的運用會帶來哪些新的問題。

中國社會科學院哲學所科技哲學研究員、中國社會科學院科學技術和社會研究中心主任段偉文探討了人工智能倫理治理的主體問題。他指出，當前實踐人工智能領域的倫理規(guī)范主要是以科技公司為主體，政府也應積極的參與到該領域的倫理治理中，扮演積極的角色，更加靈活地進行適應性治理。

北京大學法學院副教授、北京大學法律人工智能研究中心副主任江溯指出，隨著智能性技術廣泛使用，社會可能會慢慢變成“全景敞視監(jiān)獄”，個人的自由空間可能會被壓縮。我們應該在法律領域探討相關問題，研判人工智能應用的法律限度并加以約束。