リソースの割り当ては非常に不均一である：人工知能は多くの人々の仕事のパターンを変更し始めている、2016年の世界経済フォーラム予報、人工知能と機械学習は、約7万人の雇用が生じ、数年になります200万を作成しながら、将来的に消えます新しい雇用機会を作成します。イギリスの物理学者スティーブン・ホーキングは、人工知能の上昇は、深刻な経済不均衡が生じ、いくつかの特定のタスクを残して、中産階級を打つことができると考えています。
これらの推論は、人間の「両方のプロ」マシンを簡単に経済的なクラスの再編で、その結果、すぐにコピーされ、技術的失業、生産効率と利益の形成は、いくつかの把握に集中するが、貧富の間、高度な人工知能のリソース・グループを保持すること、劇的には、高度なリソースの配分における社会的不平等のリスクに晒されています。
情報独占：経験の範囲外で、自分の人間の思考を免れることはできない、マシンはデータがない場合でも、他の優れたコンピューティング・ハードウェアおよび計算方法で、まだ将来の関連するハードウェアおよびソフトウェアでフィールドゴールに効果的でないことができ、また、真の人工知能です。整備されている技術の下で、「（タグ付きおよび大規模な）適切かつ有用なデータは、」業界のニッチを確立することが重要最大の人工知能のいずれかになり、設立のすべての分野のリーダーでは、鍵データセグメントを生成するために、かなりの障壁となり、これは、「賢い人より知恵、より多くの愚かな愚か者」情報の独占リスクが生じ、ますます高いデータコストを取得することができます。
いいえプライバシーの未来：マッキンゼーは、2025年までに人工知能技術でカバー周りのすべての可能な情報収集を来ていたネットワーキングの傾向を表しインターネット、持つオブジェクトの1000000000000種類があるだろうと推定していない、情報があり収集します独立した思考機能を、そして自分自身のためのセンサーをオンにするために必要な時間を判断しないように。どんなにプライバシー防止の将来をどのように行うことができるか遠くに事前初期の段階プライバシーに関連したすべてのもの、人工知能やネットワーキングの相乗効果、リスク高いシリーズ。
社会的疎外：インターネット時代の有病率の数は、仮想世界に依存した社会的相互作用が大きく、改善された使いやすさの仮想世界なので、想像力と対人コミュニケーションの機会に満ちている満たすために、ネットワークの仮想人格は、より多くの勇気と創造性を持っているようです力;しかし、これは現実の世界ではありません、今、現実の世界との間に大きなギャップが発生したグループに大きく依存し、人工知能の時代の後、社会的疎外、拡張するための仮想世界、各仮想現実と人工知能は、仮想世界をよりリアルにするために発生します。グループにもっと依存することを生み出し、実際の社会的相互作用をより疎外させる結果となる。
自治いいえ：人工知能は、日常生活へと進化してきました私たちは、多くの場合だけでなく、将来の単一AIオブジェクトでますます人気のメッセージに、時間を節約するために練習の進路を決定することができます見ていないとの情報を見たいと思って、マシンを一致させます。世界、そして単一の値（または値のターゲット）のこの人間現象の過度の依存である、それはすべての分野で独立して考えるのは、人間リスクフリーにつながる、方向悪化しアップグレードされ、ある程度、人間の心の終焉と考えることができます危機。