数字化是对现有海量数据价值的实现，海量数据价值的实现又为数字机器自主学习提供了丰富的信息资源，加速了人工智能的进程（参考阅读：数字化转型之我见）。正是由于早期的数字世界没有大量而多样化的数据，没有强大的数据运算处理能力，才使得人工智能无法进行有效的自我学习和训练，一直默默地呆在科学家的实验室里。
近年来全球针对人工智能伦理、价值等方面的建设一直在加快，希望日渐崛起的人工智能发展能够态度跟上速度，趋利避害成为真正惠世利民的好技术。其中，欧洲一直是人工智能伦理规范建设的倡导者，而在其影响下，当前我国也不断增强了相关的认识，加快了建设步伐。
在人工智能高速发展过程中，技术与个人隐私之间的矛盾确实是难以调和，在此情境下，关注个人信息的关联影响或许比单纯地确定“敏感”程度更为紧迫。作为承担着一定社会责任的安防企业，更该主动进行用户数据安全的保护。
智能化从探索到深入的研究过程，就是人工智能深度学习和发展的过程。“以翻译举例，早期是文本翻译到如今的语音翻译、拍照翻译，AI自动识别翻译实现了多种输入方式、多模态融合的场景使用。
近期WAIC世界人工智能大会、世界计算机大会、云栖大会、世界互联网大会相继召开，诸多优秀的人工智能初创企业出现在大众视野，例如商汤科技、旷视科技、极链科技、优必选科技等。人工智能企业的快速成长离不开国家层面的政策支持，企业层面的实践，资本层面的持续关注，以及产业层面的实际需求。经过时间、实践的打磨，人工智能开始走向应用阶段。
《著作权法》一直以来对科技的发展都保持着适当的开放性和灵活性。关于今后如何更好地规制人工智能“作品”，设立合乎我国具体国情的规章制度，让其既能纳入现行法律规范，又能获得良性、长足的发展，需要今后结合人工智能技术发展情况进一步研讨。
