stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Steve Jobs
Persoona

Eri lähteet kuvailivat Jobsia ailahtelevaksi, intohimoiseksi, karismaattiseksi esiintyjäksi, työnarkomaaniksi, visionääriksi ja tinkimättömäksi johtajaksi, joka laittaa työntekijät lujille. Ennen erottamistaan Applelta Jobs tuli tunnetuksi pisteliäästä ja riitaisasta johtamistyylistään. Tuolloin hänen muistetaan huutaneen alaisilleen ja haukkuneen näiden työsuorituksia. Häntä pidettiin vaikeana työtoverina.
Vuonna 2012 FBI julkaisi Jobsia koskevat asiakirjansa, jotka oli koottu vuonna 1991 kun Yhdysvaltain presidentti George H. W. Bush harkitsi Jobsin ottamista neuvonantajakseen. Monet haastatellut FBI:n mukaan kyseenalaistivat Jobsin rehellisyyden ja arvostelivat hänen tapaansa vääristellä todellisuutta.
Yksityiselämä > Maailmankatsomus

Steve Jobs oli maailmankatsomukseltaan buddhalainen.
Yksityiselämä > Elintavat

Jobs oli tunnettu erikoisesta ruokavaliostaan. Hän eli suuren osan elämästään puhtaan kasviperäisellä ja hyvin vähäkalorisella ruokavaliolla, joka sisälsi hyvin niukasti proteiinia. Jobs jätti teini-iässä jopa viljatuotteetkin pois ruokavaliostaan luettuaan Arnold Ehretin kirjan, jossa proteiinin ja rasvan hylkääminen ja ruokavalion rajoittaminen hedelmiin, hedelmämehuihin ja vähäkalorisiin kasviksiin esiteltiin tienä hyvään terveyteen. Jobsille oli myös leimallista rajoittaa ruokavalionsa kerralla viljatuotteiden ja pähkinöiden lisäksi vain esimerkiksi yhteen vihannes- ja yhteen hedelmälajiin, jotka olivat usein omena ja porkkana. Jobs yritti käyttää Ehretin oppeja myös haimasyöpänsä parantamiseen leikkauksen sijaan. Lisäksi Jobs harjoitti säännöllisesti hedelmä- ja vesipaastoja.
Yksityiselämä > Parisuhteet

Jobsilla on neljä lasta. Ensimmäisen lapsensa Lisan hän sai Chris-Ann Brennan -nimisen naisen kanssa. Jobs kielsi aluksi tyttärensä julkisesti mutta tunnusti omakseen lähes kymmenen vuotta myöhemmin, vaikka olikin osoittautunut lapsen isäksi jo isyystesteissä ja maksanut elatusmaksua. Hän ei käyttänyt tapaamisoikeuttaan tyttäreensä vuosiin. Applen tietokonemalli Lisa on nimetty tyttären mukaan, mutta koska Jobs ei vielä projektin alkaessa 1981 ollut tunnustanut tytärtä omakseen, joutuivat Applen työntekijät ”aukikoodaamaan” nimen muotoon Local Integrated Systems Architechture ongelmien välttämiseksi.
Vuonna 1982 Jobs tapasi 41-vuotiaan Joan Baezin ja seurusteli tämän kanssa kolme vuotta. Jobsin ystävä Elizabeth Holmes uskoi, että yksi suhteen syy oli se, että Baez ja Bob Dylan olivat olleet rakastavaisia 1960-luvulla ja Jobs piti yhteydestä Dylaniin. Lopulta heistä tuli pelkkiä ystäviä. Jobs halusi perustaa perheen ja tiesi, ettei se olisi mahdollista Baezin kanssa, jolla oli teini-ikäinen poika ja joka ei halunnut enempää lapsia.
Jobs tapasi pitämänsä ”View from the Top” -vierailuluennon yhteydessä lokakuussa 1989 Stanfordin yliopiston opiskelijan Laurene Powellin ja meni hänen kanssaan naimisiin 18. maaliskuuta 1991. Hääseremoniaa johti zen-buddhalainen munkki Kobin Chino. Lapset syntyivät syyskuussa 1991, elokuussa 1995 ja 1998. Heistä kolmesta vain nuorin esiintyy julkisuudessa. Lapset eivät perineet Jobsin miljardiomaisuutta, joka on Jobsin lesken Powellin hallinnassa.
Kunnianosoituksia

Presidential Medal of Freedom (USA, 2022, postuumisti)
Kirjallisuutta

Beahm, George: Steve Jobs omin sanoin.  (I, Steve. Steve Jobs In His Own Words, 2011.)  Helsinki:  Talentum, 2011.  ISBN 978-952-14-1789-4
Isaacson, Walter: Steve Jobs.  (Steve Jobs, 2011.)  Helsinki:  Otava, 2011.  ISBN 978-951-1-27217-5
Aiheesta muualla

Wikimedia Commonsissa on kuvia tai muita tiedostoja aiheesta .
Wikisitaateissa on kokoelma sitaatteja aiheesta .
Steve Jobs, CEO, Apple. Apple. Arkistoitu 17.10.2006. (englanniksi)
Ylen Elävä arkisto: Applen karismaattinen visionääri Steve Jobs
Steve Jobsin muistokirjoitus Helsingin Sanomissa
History of Steve Jobs Dokumenttivideo. 1 h 6 min. YouTube.
Tekoäly

Tekoäly eli keinoäly tai AI (englannin sanoista artificial intelligence) on tietokone tai tietokoneohjelma, joka kykenee tekemään älykkäinä pidettäviä toimintoja. Esimerkkejä tällaisista tehtävistä ovat puheentunnistus, tietokonenäkö ja kääntäminen luonnollisten kielten välillä.
Tekoälyä käytetään esimerkiksi edistyneissä verkkohakukoneissa (esim. Google-haku), suositusalgoritmeissa (joita käyttävät esim. YouTube, Amazon ja Netflix), ihmisen puheen ymmärtämisessä (kuten Siri ja Alexa), itseohjautuvissa autoissa (esim. Waymo), generatiivisissa tai luovissa työkaluissa (ChatGPT ja tekoälytaide), automatisoidussa päätöksenteossa ja kilpailemisessa korkeimmalla tasolla strategisissa pelijärjestelmissä (kuten shakissa ja go:ssa).
Tekoäly on kehittynyt voimakkaasti 2010-luvulta alkaen. Nousun ovat mahdollistaneet suorittimien laskentatehon merkittävä kasvu, oppivan tekoälyn harjoittamiseen käytetyn datan määrän kasvu sekä algoritmien parantunut saatavuus.
Tekoäly perustettiin akateemisena tieteenalana vuonna 1956, ja sen jälkeen se on kokenut useita optimismiaaltoja, pettymyksiä ja rahoituksen menetystä (ns. "tekoälytalvi"), uusia lähestymistapoja, menestystä ja rahoituksen elpymistä. Tekoälytutkimuksessa on kokeiltu ja hylätty monia erilaisia lähestymistapoja, kuten aivojen simulointia, ihmisen ongelmanratkaisun mallintamista, formaalia logiikkaa, suuria tietokantoja ja eläinten käyttäytymisen jäljittelyä. 2000-luvulla matemaattinen ja tilastollinen koneoppiminen on ruvennut hallitsemaan alaa, ja tämä tekniikka on osoittautunut erittäin menestyksekkääksi ratkaisten monia haastavia ongelmia teollisuudessa ja akateemisessa maailmassa.
Tekoälyn määritelmä

Tekoälyn tarkempi määrittely on avoin, koska älykkyyttä itsessään on vaikea määritellä. Andreas Kaplan ja Michael Haenlein määrittelevät tekoälyn "järjestelmän kyvyksi tulkita ulkoisia tietoja oikein, oppia tällaisista tiedoista ja käyttää opittuja asioita tiettyjen tavoitteiden ja tehtävien saavuttamisessa joustavan sopeutumisen kautta". Tekoäly viittaa myös aihetta tutkivaan tieteen alaan.
Eräässä merkityksessä tekoälynä pidetään tietokoneohjelmaa, joka suorittaa yleisesti ihmismäistä ajattelua (laskennallinen lähestymistapa). Tämän niin kutsutun yleisen tekoälyn kehittämisen ajankohdasta ei voida antaa juurikaan luotettavia ennusteita.
Suppeammassa merkityksessä tekoäly on mikä tahansa johonkin älykkääseen toimintoon kykenevä. Tällaisia tekoälyjä on jo käytössä. Käytössä olevia tekoälyn sovelluksia ovat esimerkiksi luonnollisen kielen tuottamiseen ja tunnistamiseen erikoistuneet järjestelmät, asiantuntijajärjestelmät, robottitekniikka ja viihdesovellukset.
Kun koneista tulee yhä kyvykkäämpiä, tekoälyn määritelmän kynnys usein nousee. Tämä ilmiö tunnetaan nimellä "AI effect". Esimerkiksi optista merkkien tunnistusta ei nykyään usein pidetä tekoälynä, koska siitä on tullut rutiiniteknologiaa.
Tekoälyn muodot > Kapea tekoäly

Kapea eli heikko tekoäly toimii erilaisissa rajoitetuissa tehtävissä. Sillä ei ole tietoisuutta, tahtoa eikä ymmärrystä oman alansa ulkopuolella. Tämänhetkiset tekoälysovellukset ovat kaikki kapeaa tekoälyä.
Tekoälyn muodot > Yleinen tekoäly

Yleisellä eli vahvalla tekoälyllä on laaja ymmärrys asioista ja mahdollisesti ihmisen kaltainen tietoisuus. Yleinen tekoäly kykenee ratkaisemaan laajan skaalan erilaisia ongelmia, ja suoriutumaan mistä vain tehtävästä mistä ihminen voi suoriutua, kuten ajamaan autoa, ymmärtämään kieliä ja tekemään ruokaa. Yleistä tekoälyä ei vuoteen 2018 mennessä oltu missään vielä kehitetty.
Tekoälyn muodot > Super-tekoäly

Sitten kun tekoäly ohittaa ihmisen kyvykkyyden, voidaan puhua super-tekoälystä.
Peruskäsitteitä > Koneoppiminen

Tekoälyn sovelluksista suurin osa on koneoppimista. Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa toimintaa ei ole ohjelmoitu valmiiksi. Kone oppii sille annetusta datasta itsenäisesti, eikä sille määritellä toimintaohjetta jokaista erillistä tilannetta varten. Se käyttää askel askeleelta datasta oppivia algoritmeja, jolloin koneoppimisen malli kehittyy. Malli opetetaan opetusdatalla ennustamaan jotain tiettyä lopputulosta, minkä jälkeen testidata selvittää, miten hyvin opetus onnistui. Tulos on sitä tarkempi, mitä enemmän mallilla on dataa käytettävissään.
Peruskäsitteitä > Neuroverkot ja syväoppiminen

Neuroverkko on joukko neuroneita, jotka on kytketty toisiinsa ja jotka kommunikoivat keskenään. Syviä neuroverkkoja ovat neuroverkkokerrokset, jotka toimivat yhdessä. Syväoppiminen on syvien neuroverkkojen oppimista raakadatan avulla. Neuroverkot ovat hyvin laajalti sovellettavia, ja laskentatehon kehittyessä niiden kehitys jatkuu nopeana. Neuroverkkojen avulla pystytään esimerkiksi tunnistamaan valokuvasta elementtejä, kuvailemaan videon tapahtumia, kääntämään kieliä laadukkaasti ja muuntamaan puhetta tekstiksi.
Ohjelmointikielet

Suosituimpia tekoälyn ohjelmointikieliä vuonna 2017 olivat Python, Lisp, Prolog, Java ja C++. Pythonia käytetään yleisimmin koneoppimisessa ja neuroverkkojen teossa. Lispiä käytetään paljon tekoälykehityksessä. Prolog soveltuu tietynlaisten algoritmien toteuttamiseen ja tekoälyn luomiseen. Java on yleinen, monikäyttöinen ja helppo oppia. C++ soveltuu nopeana ohjelmointikielenä hyvin kehitystyöhön, koneoppimiseen ja neuroverkkojen rakentamiseen. Javaa käytetään tekoälyn kehitykseen enimmäkseen koneoppimisratkaisujen, hermoverkkojen, hakualgoritmien, geneettisen ohjelmoinnin ja monirobottijärjestelmien luomiseen. Java on oliosuuntautunut ja skaalautuva, mitkä ovat yleensä tekoälyprojektien pakollisia ominaisuuksia. Javan perustuminen virtuaalikonetekniikkaan tekee siitä monipuolisen, ylläpidettävän ja läpinäkyvän ohjelmointikielen. Sen avulla voidaan rakentaa yksi sovellusversio, joka toimii kaikilla Javaa tukevilla alustoilla.
2020-luvun transformer-pohjaiset tekoälyohjelmat, kuten GPT, Dall-E ja Stable Diffusion on ohjelmoitu etupäässä Pythonilla.
Vaikutukset yhteiskuntaan

Tekoäly ei yleensä suoriudu itsenäisesti kaikesta työstä, minkä vuoksi osa sen suorittamasta työstä on niin sanottua ihmisavusteista laskentaa (human computation). Tekoälyä avustava työ suoritetaan tyypillisesti etänä ja ilman työsuhdetta eli niin sanottuna haamutyönä, joka on yksi alustataloustyön muoto. Tyypillinen tuntiansio näissä töissä on vain kaksi dollaria. Arviolta kahdeksan prosenttia yhdysvaltalaisista on osallistunut haamutyön tekemiseen.
Teknologistin Kai-Fu Leen ennustuksen mukaan tekoäly otetaan käyttöön yhteiskunnassa neljässä aallossa:
aalto – Internet-tekoäly: Koskee Internetin jättiyrityksiä (Google, Facebook, Amazon), joilla on enemmän dataa kuin muilla. Toimijat ovat keränneet dataa, jonka käyttäjät ovat merkinneet ilmaiseksi ja huomaamatta osana käyttöä.
aalto – yritys-tekoäly: Yritys kerää dataa asiakkaistaan ja käyttää dataa prosesseissaan, jotta tehdään parempia liiketaloudellisia päätöksiä. Käyttäjiin kuuluvat esimerkiksi pankit, sairaalat ja vakuutusyhtiöt. Esimerkiksi erilaisia tunnistamiseen liittyviä tehtäviä.
aalto – fyysisen maailman digitalisointi: Hankitaan dataa, jota ei ollut aikaisemmin. Kerätään dataa, jota ei ollut aikaisemmin ja luodaan uusia käyttökohteita. Ihmisiä valvotaan koko ajan ja törmätään yksityisyyskysymyksiin. Tähän liittyvät kasvojentunnistuksella varustetut valvontakamerat ja muut sensorit, jotka toimivat vuorokauden ympäri. Online ja offline yhdistyvät. Esimerkiksi verkkokaupassa asiakkaan käyttäytymistä seurataan, mutta sama voidaan periaatteessa toteuttaa myös kivijalkakaupassa.
aalto – koneet jotka liikkuvat: Erilaiset robotit, itseajavat autot ja dronet. Vaihe on viimeinen, sillä koneiden liikkuminen on vaikeampaa kuin ohjelmistot.
Lainsäädäntö ja valvonta

Tekoälyn käyttöönotosta käydään vuoropuhelua kansainvälisten järjestöjen, asiantuntijaelimien ja valtioiden välillä. Valtiot ja niiden yhteiset elimet, kuten YK ja Euroopan unioni, valmistelevat lainsäädäntöä ja valvontaa, jotta tekoälyn kielteisiä ilmiöitä voidaan ehkäistä ja kehitystä ohjata oikeaan suuntaan.
Tekoälyyn liittyvistä teknisistä asioista sovitaan kansainvälisissä standardointijärjestöissä, kuten ISO:ssa ja IEC:ssä sekä niiden yhteisessä työryhmässä. Niiden yleiskokous perusti vuonna 2017 alakomitean tekoälyn standardien määrittelemiseksi. Standardien avulla voidaan varmistua muun muassa tekoälysovellusten luotettavuudesta, turvallisuudesta ja yhteensopivuudesta.
Tekoälyn käyttöä tarkkailee vuonna 2009 perustettu The International Committee for Robot Arms Control (ICRAC). Se edistää robottien rauhanomaista kehittämistä ja pyrkii luomaan säännöt aseistettujen robottien käytölle. Myös tappavien autonomisten asejärjestelmien kansainvälisen oikeuden lainsäädäntö on kehitteillä.
Münchenissä vuonna 2018 järjestetty kansainvälinen kyberturvallisuuskokous hyväksyi julistuksen digitaalisen turvallisuuden tulevaisuudesta. Amnesty Internationalin järjestämä kansainvälinen kokous julkaisi vuonna 2018 Toronton julistuksen, joka otti kantaa tekoälyn eettisen käytön ja sisällön olemukseen.
Euroopan komissio julkaisi vuonna 2018 tekoälyä koskevan strategia-asiakirjan, jossa EU:lle sovitellaan johtavaa asemaa tekoälyn eettisten säännöstöjen laatimisessa. Strategian mukaan EU:n tulisi perustaa digitaalisen teknologian ja tekoälyn eettinen komitea. Komissio varasi keväällä 2018 tutkimusbudjetistaan 1,5 miljardia euroa tekoälyn kehittämiseen sekä perusti korkean tason asiantuntijaryhmän seuraamaan alan kehitystä. Ranskan presidentti Emmanuel Macron näkee tekoälyn paitsi teknologisena myös poliittisena vallankumouksena, jossa vastakkain olevat kolme voimapistettä ovat Yhdysvallat, Kiina ja EU.
Vuonna 2024 Euroopan unioni (EU) sääti tekoälysäädöksen, jota pidetään maailman ensimmäisenä tekoälyn käyttöä yhteiskunnassa kattavasti säätelevänä lainsäädäntönä. Säädös jakaa tekoälyn käyttökohteet neljään eri luokkaan niiden terveyteen, turvallisuuteen ja perusoikeuksiin kohdistuvien riskien perusteella, mikä määrittää sitä, miten tiukkaa sääntelyä niihin kohdistuu. Ei-hyväksyttävän riskin tekoälyjärjestelmät, kuten sosiaaliset luottoluokitusjärjestelmät, tullaan kieltämään kokonaan EU:n sisämarkkinoilta. Korkean riskin luokassa ovat muun muassa kriittiseen infrastruktuuriin, rekrytointiin, terveydenhuoltoon sekä lain- ja rajavalvontaan käytettävät tekoälyjärjestelmät. Matalan riskin luokassa sääntely on kevyttä, ja neljänteen pienen tai olemattoman riskin kuuluvat kaikki loput tekoälyn käyttökohteet.
Kilpailukyky ja sääntely

EU on jäänyt pahasti jälkeen Kiinasta ja Yhdysvalloista tekoälyn kehityksessä. EU:n sääntely yksityisyydensuojasta ja datan siirrettävyydestä rajoittaa mahdollisuuksia saada riittävän laajoja ja monipuolisia aineistoja tekoälyn opettamiseen ja kehittämiseen. Yritysjohtaja Laila Danielsen vertaa tätä siihen, että Euroopan jalkapallojoukkueessa olisi kolme pelaajaa ja 11 erotuomaria. Teksasin yliopiston tekoälyprofessori Risto Miikkulaisen mukaan Yhdysvalloissa innovaatioita pidetään tärkeänä eikä kilpailukykyä haluta heikentää.
Yhdysvallat johtaa kielimalleissa mutta uhkaa jäädä Kiinan taakse. Kiina pyrkii kärkeen vuoteen 2030 mennessä ja johtaa jo patenteissa, julkaisuissa, rahoituksessa ja johtavissa tutkimuslaitoksissa ja hyödyntää tekoälyä laajasti kansalaisten valvonnan tukena. Kiinaa tosin haittaa se, että internetin sensurointi vähentää saatavilla olevaa tekstimuotoista dataa.
Sovelluksia > Kulttuurin tuottajana

Tekoälyä on ryhdytty vuodesta 2016 alkaen käyttämään erilaisten kulttuurituotteiden luovana tekijänä. Tekoäly on esimerkiksi opetettu kirjoittamaan elokuvakäsikirjoituksia, säveltämään musiikkia ja maalaamaan tauluja.
Japanilaisen Sonyn Flow Machines -ohjelmisto sävelsi albumin Coditany of Timeness, joka julkaistiin vuonna 2017 ensimmäisenä tekoälyalbumina. Sony on julkaissut myös tekoälyn viimeistelemän Johann Sebastian Bachin fuugan sekä The Beatlesin, Irving Berlinin ja Duke Ellingtonin tyyliä jäljitteleviä kappaleita. Spotify alkoi vuonna 2017 julkaista aiempaa selvästi runsaammin tekoälysävellyksiä. Lontoolaisten yliopistojen opettama tekoäly säveltää uutta irlantilaista kansanmusiikkia sille syötetyn 23 000 kansanlaulun pohjalta. Brittiläinen Alex da Kid sai vuonna 2016 Watson-sävellyskoneen kanssa tekemänsä kappaleen “Not Easy” Billboardin listalle.
Monikansallisen tutkijaryhmän kehittämä tekoäly opetettiin vuonna 2018 laatimaan sonetteja William Shakespearen tapaan, käyttäen pohjamateriaalina 2600:aa sonettia. Aalto-yliopistossa on valmistettu DeepBeat-tekoälysovellus, joka kirjoittaa rap-lyriikoita.
New Yorkin yliopistossa kehitetty Benjamin-niminen tekoäly laati ensi kertaa elokuvakäsikirjoituksen ja sävelsi musiikin vuonna 2016 Sunspring-nimiseen lyhytelokuvaan. Tekoäly käytti luovuutensa perustana kymmeniä aikaisempien tieteiselokuvien käsikirjoituksia ja kymmeniä tuhansia popkappaleita. Autonvalmistaja Lexusin mainosvideon käsikirjoitus vuodelta 2018 on toteutettu kokonaan IBM:n Watson-tekoälyn avulla.
Tekoälyn avulla pystytään jäljittelemään taidemaalareiden tyyliä niin tarkasti, että taidemessujen yleisö ja taidekriitikot eivät kyselyissä ole pystyneet erottamaan tekoälyn teoksia aitojen taiteilijoiden teoksista. Tekoäly pystyy myös muuntamaan valokuvia maalausten näköisiksi eri taiteilijoiden tyyliä jäljitellen.
Snapchatin kasvofiltterit hyödyntävät koneoppimiseen perustuvaa liiketunnistamista.
2020-luvulla julkaistiin ensimmäiset teksti-kuvaksi -mallit, jotka luovat kuvia erilaisten tekstikomentojen perusteella. Näitä ovat muun muassa OpenAI:n DALL-E, joka esiteltiin tammikuussa 2021, Google Brainin Imagen ja Parti, joka julkistettiin toukokuussa 2022, ja avoimen lähdekoodin Stable Diffusion. Syöte voi sisältää myös kuvia, avainsanoja ja konfiguroitavia parametreja, kuten taiteellisen tyylin.
Tekoälytiede > Koulukunnat

Tekoälytiede voidaan historiallisesti karkeasti jakaa perinteiseen symbolipainotteiseen tekoälytieteeseen sekä uudempaan, hahmopohjaiseen, laskennallisen älykkyyden suuntaukseen. Perinteisen tekoälytieteen työkaluja ovat muun muassa asiantuntijajärjestelmät, ontologiat ja sääntöpohjainen päättely. Uudemman konnektionistisen suuntauksen tunnetuimpia menetelmiä ovat neuroverkot, sumeat järjestelmät ja evolutionäärinen laskenta.lähde? Näistä lähestymistavoista kiisteltiin 1970-1980-luvuilla, mutta 1990-luvulla matemaattiset lähestymistavat tulivat normiksi.
Tekoälyn suoriutuminen

Tietokoneen ihmismäisyyttä voidaan mitata Turingin testillä. Testin ajatus on, että tietokone on älykäs, jos sen vastauksia ei pysty erottamaan ihmisen vastauksista. 
Turingin testiä on myös arvosteltu, ja sen tilalle on ehdotettu muitakin mittareita, kuten luetunymmärtämistestiä.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Teknologinen singulariteetti

Tekoälyn uhkakuvaksi on nostettu, että tekoäly nopeuttaa teknologista ja sosiaalista muutosta niin paljon, etteivät ihmiset ehdi sopeutua siihen. Tällaista kehitystä kutsutaan teknologiseksi singulariteetiksi.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Ihmistyön korvautuminen ja teknologinen työttömyys

Tekoälyn pelätään usein vievän ihmisiltä työpaikkoja. Tekoälyn arvellaan uhkaavan monenlaisia työtehtäviä fyysisistä ja rutiininomaisista aina korkeakoulutettujen kuten lääkäreiden ja lakimiesten töihin. Toisaalta tekoälyn arvellaan vastaavasti synnyttävän paljon uusia työpaikkoja etenkin uusien teknologioiden aloille.
Oxfordin ja Yalen yliopistojen vuonna 2017 toteuttamassa kyselyssä 352 maailman johtavaa tekoälytutkijaa ennusti, että vuonna 2060 on todennäköistä, että koneet pystyvät silloin suoriutumaan kaikista tehtävistä ihmistä paremmin. Tutkijoiden mukaan koneiden vallankumous on kuitenkin hyvin epätodennäköinen, sillä niillä ei ole tietoisuutta eivätkä ne ole yhtä monipuolisia kuin ihmiset.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Datan ja tekoälyn väärinkäyttö

Taloustieteilijä Joseph Stiglitzin mukaan data ja tekoäly mahdollistavat yrityksille uusia keinoja asiakkaiden hyväksikäyttöön. Yrityksille on helpompaa hyväksikäyttää asiakkaita kuin luoda parempi tuote. Erityisesti hintaa voidaan nostaa yksittäisen asiakkaan kohdalla tai keskitytään pakkomielteisesti shoppaileviin asiakkaisiin.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Taloudellisten hyötyjen epätasainen jakautuminen

Tekoälyn on pelätty johtavan siihen, että pieni joukko kansainvälisiä jättiyrityksiä saavuttaa alallaan monopoliaseman. Tämä johtaisi siihen, että tekoälyn hyödyt jakautuvat epätasaisesti. Taloustieteilijä Joseph Stiglitzin mukaan tekoäly tekee yhteiskunnasta jakautuneemman.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Joukkovalvonta ja yksityisyyden puute

Kansalaisista kerätty ja tekoälyn prosessoima data sekä kasvontunnistuksella varustetut valvontakamerat luovat joukkovalvontayhteiskunnan, jossa kansalaisella ei ole yksityisyyttä. Kiina ottaa käyttöön vuonna 2020 sosiaalisen luottoluokitusjärjestelmän. Analyytikoiden ennusteiden mukaan vuonna 2020 Kiinassa on 300 miljoonaa valvontakameraa ja poliisi käyttää vuodessa 30 miljardia Yhdysvaltain dollaria valvontateknologiaan.
Monen asiantuntijan mukaan tiedon keräämistä ei pitäisi rajoittaa paljon. Muutenhan sotilaalliset vastustajat etenevät tekoälyssä nopeammin, koska heitä direktiivit eivät jarruta.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Sodankäynti

Vladimir Putinin mukaan tekoälyn kehittelyn voittajasta tulee maailman valtias. Kiina haluaa olla vuoteen 2030 mennessä maailman johtava tekoälymaa. Se aikoo kouluttaa viisi miljoonaa uutta tekoälyosaajaa. Kiinan tekoäly-yritykset saavat enemmän rahoitusta kuin Yhdysvaltojen, ja maan tekoälypatenttien määrä on kovassa kasvussa. Venäjä on erikoistunut roboottisiin asejärjestelmiin. Kiina tavoittelee johtoasemaa tekoälyssä ja tekoälyn sotilaskäytössä.
Perinteisessä aseteknologiassa lännen etumatka on suuri, mutta tekoälyä hyödyntävässä teknologiassa se on jo melkein olematon. Tämä laskee voimankäytön kynnystä, esimerkiksi Kiinan Taiwania vastaan. Tiedon keräämisen rajoittaminen direktiiveillä haittaa kehitystä länsimaissa muttei kilpailijoilla.
Yli tuhat tekoälyn asiantuntijaa varoitti vuonna 2015 avoimessa kirjeessä sotilaallisen tekoäly-kilpavarustelun vaaroista. Asiantuntijoiden mukaan ”tappajarobottien” eli itsenäisesti ilman ihmisen käskyjä toimivien asejärjestelmien seurauksena voisi syntyä ”sodankäynnin kolmas vallankumous”. Toisaalta hyvin yksinkertaiset nykyisetkin aseet tekevät tappopäätöksen ilman ihmisen käskyä. Esimerkiksi miina voi räjähtää painosta tai kosketuksesta.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Väärennökset

Väärennettyjä valokuvia ja videoita on yhä vaikeampi erottaa aidoista. Siksi voi käydä niinkin, että sotilaalliset päätöksentekijät uskovat väärennökseen tai eivät usko näkemäänsä.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Ihmiskunnan eksistentiaalinen uhka

Tekoälyn vaaroista ihmiskunnalle ovat puhuneet julkisesti esimerkiksi Microsoftin perustaja Bill Gates, Applen perustaja Steve Wozniak, PayPalin perustaja Elon Musk sekä fyysikko Stephen Hawking. Steve Wozniak pelkää, että kehitettyään itsenäisen tietoisuuden tietokoneet saattavat ottaa vallan ihmisiltä, jolloin ihmiskunta taantuu koneiden lemmikkieläimiksi. Elon Muskin mukaan kilpailu tekoälyn paremmuudesta voi johtaa kolmanteen maailmansotaan tai maailmantalouden kaaokseen. Stephen Hawkingin mukaan tekoäly voi alkaa kehittää ja monistaa itseään, kunnes se syrjäyttää ihmiset tulevaisuudessa täydellisesti.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Ihmisen ja tekoälyn yhdistyminen

Historioitsija Yuval Noah Harari pitää epätodennäköisenä, että tietokone syrjäyttäisi ihmisen. Sen sijaan tapahtuu yhdistyminen, eli tulevien vuosisatojen aikana ihmisen nykymuodon syrjäyttää tietokoneen ja ihmisen hybridi.
Uhkakuvat ja tulevaisuus > Tekoäly rikostutkinnassa

Tekoälyä on ruvettu hyödyntämään myös rikostutkinnassa, ja muussa viranomaistoiminnassa, kuten Suomessa jossa Poliisi on ottanut käyttöön tekoälyjärjestelmän joka tukee poliisia tutkimaan valvontakameratallenteita, menetelmillä jotka veisivät normaalisti huomattavasti aikaa. Kyseiset menetelmät ovat vielä alkuvaiheissa ja tulevien EU (Euroopan unionin) -säädösten alaisia.
Kansansuosio

Suomalaiset hyväksyivät kasvojentunnistuksen rikollisuuden torjunnassa (78 % vastaan 16 %) ja ulkorajoilla, puolet hoivarobotit, reilu kolmannes itseajavat autot mutta journalismiin (21 % vastaan 67 %) ja sotiin vain harva hyväksyi tekoälyn. Peräti 77 % uskoi tieteen ja tekniikan muuttavan ihmisten arkielämän paremmaksi 10-20 vuodessa, 14 % huonommaksi.