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金融
2013年至2014年，美国对金融AI的投资增加了3倍，总额达到122亿美元。根据该部门的观察员说，“现在正在通过软件来做出贷款决定，该软件可以考虑到有关借款人的各种经过精细分析的数据，而不仅仅是信用评分和背景调查。”此外，还有所谓的机器人顾问，“可以创建个性化的投资组合，从而消除了对股票经纪人和财务顾问的需求。”这些进步旨在使人们摆脱投资情绪，并基于分析性考虑做出决策，并在几分钟内做出这些选择。
一个显着的例子是在证券交易所中，那里的机器高频交易已经取代了许多人为的决策。人们提交买入和卖出订单，计算机在眨眼之间匹配它们，而无需人工干预。机器可以发现很小的交易效率低下或市场差异，并根据投资者的指示执行赚钱的交易。在某些地方通过先进的计算技术提供支持，这些工具具有更大的信息存储能力，因为它们不强调零或一，而是强调可以在每个位置存储多个值的“量子位”。大大增加了存储容量并减少了处理时间。
欺诈检测是AI在金融系统中提供帮助的另一种方式。有时很难分辨大型组织中的欺诈活动，但AI可以识别异常，异常值或异常案例，需要进行进一步调查。这有助于管理人员在周期中及早达到危险水平之前发现问题。
国家安全
人工智能在国防中起着重要作用。通过项目的Maven（知识的积累），美国军方正在部署AI“通过监测获得的数据和视频的大量troves和图案，然后警告人类分析师进行筛选，或者当有异常或可疑的活动。”根据美国国防部副部长现任代理国防部长帕特里克·沙纳罕（Patrick Shanahan）认为，该领域新兴技术的目标是“满足我们作战人员的需求，并提高技术开发和采购的速度和敏捷性。”
人工智能将如此迅速地加速传统战争进程，以至于创造了一个新名词：超战。
与AI关联的大数据分析将对情报分析产生深远的影响，因为近乎实时地（如果不是最终实时地）对海量数据进行筛选，从而为指挥官及其工作人员提供迄今为止从未见过的情报分析和生产力水平。当人类指挥官下达某些例行程序时，指挥和控制也将受到类似的影响，在特殊情况下，关键决策将交付给AI平台，从而大大减少了与决策和后续行动相关的时间。最后，战争是一个时间竞争的过程，在这一过程中，能够决定最快和最快地执行任务的一方通常会占上风。确实，与AI辅助的命令和控制系统绑定的人工智能系统，可以使决策支持和决策的速度大大超过传统发动战争的速度。这个过程将会如此之快，特别是如果结合自动决策来发射具有致命性的人工智能自主武器系统，则专门创造了一个新术语来包含发动战争的速度：超战。
尽管关于美国是否会使用人工智能自动杀伤系统发动战争的伦理和法律辩论仍在激烈进行，但中国和俄罗斯人并没有沉迷于这场辩论中，我们应该预见到我们有必要捍卫这些以超战速度运转的系统。西方国家在激烈的战争中如何定位“人在环内”的挑战最终将决定西方国家在这种新形式的冲突中具有竞争力的能力。
正如AI将深刻影响战争的速度一样，零日或零秒网络威胁以及多态恶意软件的扩散甚至将挑战最复杂的基于签名的网络保护。这迫使对现有的网络防御进行重大改进。脆弱的系统越来越多地迁移，并且将需要转向使用基于云的认知AI平台来实现网络安全的分层方法。这种方法使社区朝着一种“思维”防御能力发展，该能力可以通过对已知威胁进行不断的培训来防御网络。此功能包括对迄今未知代码的DNA级分析，并可能通过识别文件的字符串组件来识别和阻止入站恶意代码。这就是美国的某些关键。
因为中国、俄罗斯、朝鲜和其他国家正在将大量资源投入到AI中，因此，为超战做准备和捍卫关键网络网络必须成为高度优先事项。2017年，中国国务院发布了一项计划，到2030年“打造一个价值近1500亿美元的国内产业”。作为一种可能性的例子，中国搜索公司百度率先开发了一种面部识别应用程序，发现它缺少人。此外，深圳等城市将提供高达100万美元的资金来支持AI实验室。该国希望AI能够提供安全性，打击恐怖主义并改善语音识别程序。许多AI算法具有双重用途，这意味着专注于社会某一领域的AI研究也可以快速修改以用于安全领域。
卫生保健
AI工具正在帮助设计人员改善医疗保健中的计算复杂性。例如，Mercantix是一家德国公司，致力于将深度学习应用于医学问题。它在医学成像中的应用是“在计算机断层扫描（CT）图像中检测人体的淋巴结。”据其开发人员说，关键是标记结点并识别可能有问题的小病变或生长。人类可以做到这一点，但是放射科医生每小时收费100美元，并且每小时只能仔细读取四张图像。如果有10,000张图像，则此过程的成本将为250,000美元，如果由人类完成，这将是非常昂贵的。
在这种情况下，深度学习可以做的是在数据集上训练计算机，以了解正常外观的淋巴结与正常外观的淋巴结的区别。在通过成像练习并磨练标签的准确性之后，放射成像专家可以将这一知识应用于实际患者，并确定某人处于癌性淋巴结风险的程度。由于只有极少数的测试结果呈阳性，因此确定不健康节点与健康节点是一个问题。
人工智能还被应用于充血性心力衰竭，这种疾病困扰着10％的老年人，在美国每年造成350亿美元的损失。人工智能工具很有用，因为它们“预先预测潜在的挑战，并为患者的教育，感知和主动干预分配资源，使患者远离医院。”
刑事司法
大赦国际正在刑事司法领域部署。美国芝加哥市已经制定了一个由AI驱动的“战略主体清单”，该清单分析了因可能成为未来肇事者而被捕的人。它使用年龄，犯罪活动、受害、毒品逮捕记录和帮派关系等项对40万人进行分类，范围为0到500。分析人员在查看数据时发现，青年人是暴力的有力预兆，成为枪击案的受害者与成为未来的作案者有关联，帮派的隶属关系具有很小的预测价值，而逮捕毒品与未来的犯罪活动没有显着关联。
司法专家声称，人工智能程序减少了执法人员的偏见，并导致了更公平的判决系统。
基于经验的预测性风险分析问题发挥了机器学习，自动推理和其他形式的AI的优势。一项机器学习政策模拟得出的结论是，此类程序可用于将犯罪率降低至24.8％，而牢狱之罪没有变化，或者可以将监狱人数减少多达42％，而犯罪率却没有增加。
但是，批评者担心，人工智能算法代表“一种秘密系统，用以惩罚尚未犯罪的公民。人们担心，这样的风险评分已被无数次用于指导大规模的综述。人们担心这样的工具不公平地针对有色人种，并且没有帮助芝加哥减少近年来困扰它的谋杀热潮。
尽管存在这些担忧，其他国家还是在这一领域迅速部署。例如，在中国，公司已经拥有“大量资源，并且可以大量访问语音、面部和其他生物特征数据，这将有助于他们开发技术。”新技术使得将图像和语音与其他图像和声音进行匹配成为可能。信息类型，并在这些组合数据集上使用AI以改善执法和国家安全。通过其“敏锐的眼睛”计划，中国执法部门将视频图像、社交媒体活动、在线购买，旅行记录和个人身份匹配到“警察云”中。该集成数据库使当局能够跟踪犯罪分子，潜在的法律-破坏者和恐怖分子。换句话说，中国已成为世界领先的人工智能监控国。
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