在报告上的经济学家，汤姆·盖尔德召唤出他所认为的技术击中墙壁。他承认，现代AI的努力比过去成功得多，数十亿用户以某种形式或形状使用AI，既可以与智能手机互动，也可以使用我们各种基于AI的互联网服务。

但是，高尔德认为，这并未从根本上改变我们的处事方式。关于AI替代放射科医生甚至自动驾驶汽车的预测的实现缓慢。

当然，毫无疑问，机器学习已经取得了长足的进步，这就是我们大多数人所说的“ AI”。它擅长识别数据模式，并且在任何地方都有用，可用于银行评估信用风险，零售商店以通过AI驱动的面部识别或在药物中寻找更好的药物来增强客户体验。

然而，对AI的炒作可能远远超出了AI科学的状态。高尔德指出，许多关于AI的最宏伟的主张都没有成为现实。他写道：“随着研究人员开始怀疑这项技术是否已陷入困境，人们的信心正在动摇。”

当人工智能弄错了

随着机器学习和预测分析的激增，AI出错的可能性也随之增加。这可能源于不良的数据源，也可能是歧视性算法和完全错误。根据本周在Law.com上的一份报告，随着使用激增和错误大量出现，使用算法决策制定的责任正在增加。

例如，发现针对美国(US)租户的自动筛选系统存在不准确之处。如《The Markup》报道的那样，一个人为消极信息投下了如此广泛的网，使该不幸的受害者与全国各地至少四名名字相似的人(包括一名在狱中的活跃囚犯)混为一谈。

尽管有些人设法说服了潜在的房东值得信赖，但几乎可以证明自动化系统正在产生错误的结果。而且基于AI的系统越来越多地用于招聘和评估信用风险之类的地方，有可能增加错误的影响。