埃里克施密特起初我对AI持怀疑态度
Alphabet执行主席埃里克·施密特(Eric Schmidt)表示，人工智能研究应该在公共和公共利益上进行，他承认最初并未意识到人工智能的重要性。施密特在RSA的一次演讲中辩称，人工智能研究“应该公开进行”，以免这项工作引起国家之间的偏执和怀疑。他说：“这项研究应该造福于许多人，而不是少数人，并且应适用于每个人。”
他强调，多样性也很重要。他说：“更多的人看到它意味着更好的结果。”他说：“我们(在Google)的方法是公开进行此操作并对此行为进行建模。”
施密特确实担心AI可能会被武器化。如果攻击者篡改用于训练算法的数据，该算法为基于图像诊断疾病的医学神经网络提供动力?人工智能会做出不正确且可能具有危险的决策。
黑客在家
在演讲中，施密特受到了主持人吉迪恩·刘易斯·克劳斯(Gideon Lewis-Kraus)的挑战，他是车库发明家在现代AI的发展中可以扮演的角色。向公众发布这些工具是一回事，但是只有像Google这样大的公司才能训练这种模型。
施密特(Schmidt)承认Google在数据方面的领导地位，但是他说，在AI开发领域可以做出巨大的贡献。他说，修补匠总是可以制定出一种效率更高的算法，该算法需要训练的数据更少。施密特说：“有很多公共数据可供车库修修补补者使用。”
一点历史
施密特在讲话开始时就明确表示自己先前对AI的价值持怀疑态度。施密特说：“当我读博士学位时，人工智能风靡一时。”他之所以拒绝，是因为该领域在1980年代经历了一次大萧条，因为专家们转向了更有希望的研究领域-施密特称之为AI冬季。
施密特对人群说：“我从冬天的偏见中脱颖而出，当我看到[计算机]视觉和语音的结果时，我说'哦，你知道它不会扩展。'“我被证明是完全错误的。”
确实，谷歌早已在许多层次上采用了神经网络，从在数百万谷歌用户的帮助下识别谷歌图像中图片的算法到谷歌广告技术的基本机制。施密特说，与此同时，数据中心是由地球上一些最聪明的人设计的，但是人工智能分析确定了可以将电源效率提高15%的改进。
尽管如此，这还不是令人难以置信的。例如，当神经网络从YouTube视频中识别出猫的存在时，“我非常沮丧”。“发起对通用AI的追求的事件，您会认为他们发现了集合论。相反，他们在YouTube上发现了猫。”
