Tim O'Reilly列举了人类未来仍然不会失业的理由：1. 工作职位不会用尽，因为问题取之不尽。2. 当某些事物变成商品，其他事物会变得更有价值。随着AI越来越把我们今天所做的工作变成一种商品，我们应该期待新的事物将变得更有价值。3. 经济转型需要时间和努力。

　　奥巴马总统的观点：“如果利用适当，AI可以带来巨大的繁荣和机会。但它也有缺点，就是我们必须找到避免AI消除我们的工作机会的方式。它可能会加大不平等，也可能压低工资。”

　　6.AI不会使人类灭亡——“AI会让人类更强”

　　Oren Etzioni在“设计符合我们的法律和价值体系的AI系统”一文中提出开发多个AI系统来互相检查、彼此平衡。在这次会议上，Etzioni引用Andrew Ng说：“努力阻止AI转向邪恶，就像破坏太空计划以防止移民火星的人口过多。”Etzioni总结道：“AI不会消灭我们，AI将让我们更强……应该关心的问题是AI对工作的影响。我们应该讨论不是人类灭亡之类的场景。”

　　然而，YouGov最近代表英国科学协会进行的一项调查发现，36％的英国公众认为AI的发展对人类的长期存续构成威胁。在被问及 “为什么那么多著名的科学家和工程师都对AI的威胁提出警告？”时，Etzioni回答说：“我很难推测像斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）或伊隆·马斯克（Elon Musk）这些大人物如此担心AI的动机。我猜测，谈论黑洞很快又会变得无聊，因为这个话题发展非常缓慢。”

　　对付无聊的方式之一是新的开创性的研究中心的建立，如最近成立的Leverhulme 未来智能中心（Leverhulme Centre for the Future of Intelligence，LCFI）,该中心获Leverhulme信托1000万英镑资金，将专注于探索“这种潜在的划时代的技术（即AI）发展的机遇和挑战。”霍金参加了其开幕式。

　　7. 深度学习很有用，但有局限

　　有一把好的梯子并不一定能让你登上月球。

　　“对于数据来说，深度学习是一种更大层级的技术”，Nervana 联合创始人兼CEO Naveen Rao说，“从这个意义上来说，‘智能’就是在数据中寻找结构的能力”。英伟达的Jim McHugh 说得更加宽泛：“深度学习就是一种新的计算模型”。

　　Oren Etzioni 曾就Wire 上写AlphaGo 的文章发表评论：“人们常常把深度学习描述为一种对人类大脑的模拟。但是，实际上，它只是简单的数学执行，只不过规模很大罢了”。

　　Tom Davenport 在会上说：“深度学习并不是深刻地学习”。

　　在演讲中，Etzioni 建议可以去问 AlphaGo 以下几个问题：你能复盘吗？（不能，除非有人按动开关）；你能玩扑克吗？（不能）；你能过马路吗？（不能，这只是一个狭义的目标程序）；你能跟我们讲述一下这场对弈吗？（不能）

　　Etzioni 说，深度学习是一种“有局限的机器学习技术，在一系列狭义的问题上可以却得卓越的成绩，比如语音识别和下围棋。在我们拥有大量的标签数据的情况下，深度学习会特别有用。但是，在一些特定任务上超越人类并不代表在总体上达到了人类水平的表现。今天的机器学习中，有99%的工作需要人来完成。”

　　在被问及“为什么深度学习会取得如此好的效果？”Marcus说，很多聪明的人都相信深度学习近乎魔术，但是我不是。深度学习缺乏随机关系的表征方式、在逻辑推理表现上没有清晰的方式、在加入抽象知识上还有很长的路要走。“虽然目前的投入很大，有数十亿美元，但是这些难题依然存在，一把好的梯子并不一定能让你登上月球”，Marcus 说。

　　8. AI 是增强智能——既依赖机器也依赖人类

　　Tom Davenport 在演讲中建议人应该与机器一起向前发展，而非相互对抗，他对各大机构也有一个很重要的建议——建立一个新的职位CAO（首席增强管），负责挑选正确的AI技术用于特定的任务，安排好人与机器的协作。

　　Tim O’Reilly 说，如果人和机器是竞争关系，那么二者都会被淘汰。Peter Norvig提到，如何把人类的专业知识和洞见融入AI系统中，是一个巨大的挑战。

　　9. AI 改变了人机交互的方式——但是需要大量的情感

　　Tim O‘Reilly最近写到：我们正在接近一个拐点，其中语音用户交互将会改变整个科技行业的势力分配。

　　更具体地说，我们需要“重新思考通过语音实现导航的基础”，微软的Lili Cheng说。在我们今天使用的交互系统中“返回”与“Home”键设置是非常关键的。如果要一种对着设备说“返回，返回，返回”，这真的很奇怪。