当所作的决定可能产生法律影响时，这是一件大事。
例如，自动驾驶汽车可能绝对会做出最安全的决策，并正确计算每个角度，但最终还是会发生碰撞，因为有时这是不可避免的。考虑到我们这个诉讼频繁的社会，你可以肯定有人会被起诉，所以需要人类处理人员来解释法官或陪审团如何根据具体情况确定算法做出最佳决策，因为人工智能目前还无法在法庭上为自己辩护。
我们花了太多时间纠结于人工智能将减少人类就 牙医数据 业的哪些领域，却忘记了哪些领域将增加就业岗位。《哈佛商业评论》报告预测，帮助人工智能执行新的 GDPR 法规将创造75,000新的工作。
任何想要在网上保持匿名的人都应该采取一些措施，比如使用 HTTPS 连接、避免使用公共 Wi-Fi、始终使用 VPN，以及选择安全的网络浏览器。隐私是首要任务不幸的是，机器已经证明它们可以追踪、记录和筛选难以想象的数据集，因此即使是上述隐私措施也可能不够好。
然而，好消息是，这一切都不是机器自己就能做到的。机器必须由人类引导和训练。通常，这要从引入大型数据集开始。
机器学习算法开始“研究”与其最终工作相关的材料。如果工作涉及检测疾病，数据将包含大量信息，这些信息可提供特定疾病的共同特征背景，同样重要的是，还可提供排除其他疾病的线索。