人力资源专业协会(HRPA)在一份调查报告中指出，52%的受访者回应称，未来5年左右的时间里，他们的企业不太可能采用人工智能或认知计算的方式招员工。同样，大约36%的受访者认为不必大材小用，也有28%的受访者表示公司的领导层会觉得这样的技术在短期内没有必要。
人工智能依赖于专用处理器，补充了CPU。高级CPU模型也无法提高AI培训模型的速度。AI模型需要额外的硬件来解决复杂的数学问题，以提高任务的速度，如面部识别和物体检测。包括NVIDIA，ARM，英特尔和高通在内的芯片制造商将提供专用芯片，以提高基于AI的应用程序的速度。
人工智能背后的人工》一文。这些人每个月拿着4000左右的工资，在电脑前机械的点着鼠标做图片标注，得到的数据最终用于无人驾驶项目。还有很多下到村里收集人脸识别数据的，报酬是洗衣粉或者豆油。即使是科学研究逐渐资本化的今天，也很难想象一门学科可以像这样直接催生新的劳动关系。
人工智能已经让人们折服于它不断演进的强大和超出想象的创造力，一个智能制造时代已经来临。比尔·盖茨曾预言：机器人将重复个人电脑崛起的道路，成为下一个改变世界的技术。近年来机器人的迅猛发展似乎正印证着这一预言。同时，机器人已经成为世界各国争相发展的高新技术。
在万物互联大背景下，智能设备数量呈现快速增长态势，透过万物互联所收集到的数据，在边缘和数据中心的云端进行分析，推动万物互联向万物智能转变。而强大的人工智能系统需要数以千计的服务器资源，让数据中心资源更高效，至此专为人工智能定制芯片是实现人工智能关键所在。
近日，剑桥大学未来智能研究中心研究员丹尼特·加尔（Danit Gal）在2019北京智源大会上发表演讲，她认为东西方在管理方式、文化、社会等方面的不同，导致东西方在人工智能伦理方面存在8大差异。以下为加尔的观点。
