資源分配極度不均: 人工智慧已經開始改變很多人的工作型態, 2016年全球經濟論壇預測, 人工智慧與機器學習將於未來幾年造成約700萬個工作機會消失, 同時創造出200萬個新創工作機會. 英國物理學家霍金認為, 人工智慧的崛起, 可能重創中產階級而留下少數特定的工作, 導致嚴重經濟失衡.
這些推論都認為人類的「既有專業」將輕易被機器快速複製, 造成經濟階層結構調整, 並形成技術性失業, 生產效益與利潤會被集中掌握在少數擁高度人工智慧資源群體中, 貧富差異極劇, 社會高度暴露在資源分配不均的風險中.
資訊壟斷: 人類思考無法跳脫自身之經驗範疇外, 機器也是如此. 人工智慧若沒有數據, 即使搭配再優異的運算硬體與演算方法, 仍無法在目標的領域中發揮功效. 未來在相關軟硬體技術到位情況下, 「足夠且有用(海量且標記過)的數據」, 將是人工智慧產業建立利基的最大關鍵之一, 各領域領先者會大量的對關鍵數據建立屏障產生區隔, 而使用戶取得數據成本愈來愈高, 造成「智者愈智, 愚者愈愚」資訊壟斷風險.
未來無隱私: 麥肯錫預估, 2025年將會有1兆種類的對象相互聯網, 這代表在物聯網趨勢下, 未來周遭可能全是資訊收集器, 在人工智慧技術涵蓋下, 這些資訊收集器可能都具有自主思考功能, 並自行判斷所需的時機來開啟感測器. 無論未來隱私權的防治可做到何種地步, 人工智慧與萬物聯網的綜效, 一開始就將隱私權相關風險推進到一個很高的級數.
社會疏離: 在網路時代盛行時, 依賴網路虛擬世界來滿足社會互動的人數顯著提升, 網路虛擬世界的友善, 讓人與人的交流充滿想象與機會, 網路虛擬的人格似乎也更有勇氣與創造力; 但這不是真實世界, 會讓極度依賴的群體產生跟真實世界間很大落差, 進而造成社會疏離. 人工智慧時代後, 這個虛擬世界得到延伸, 各虛擬現實與人工智慧讓虛擬世界更真實, 催生出更多依賴群聚, 造成真實社會人際互動更疏離的現象.
無自主權: 人工智慧已進化到可判斷出日常生活中我們常看且想看的資訊, 機器投其所好的做法固然幫忙省時, 但也讓訊息趨單一化. 在未來AI對象更普及的世界中, 這種人類過度依賴且被單一化價值(或者是目標化價值)的現象, 會往更惡化的方向升級, 導致人類在各領域無自主思考風險, 某程度上也算人類心智滅亡危機.