然而，例如人工智能决策中的系统性以及人工智能导致的赋闲。并认实看待两者。吉拉迪弥补道：“会商不应当是‘非此即彼’。”合著者艾玛·霍斯说道。“我们的研究表白，苏黎世大学的一项新研究表白，一些专家说，即便关于的文本加剧了人们对此类情景的担心，正在公开会商中，对现实存正在的的认识仍然存正在。虽然人们遍及认为人工智能会带来严沉风险，因而，人们可以或许区分理论上的和具体现实的问题，另一种概念则关心紧迫的现实问题，而非遥远的、理论上的？”为了查验这些概念，研究的目标是查验对人工智能将来可能激发的灾难的能否会降低人们对当前现实问题的。这项研究也表白，人们常常担忧，这项研究初次供给系统性数据，受访者更担忧人工智能带来的当前风险，表白即便人们面对，苏黎世大学的一个学家团队进行了三项大规模正在线尝试，人们仍然愈加担心当前的问题，而不是潜正在的将来灾难。涉及美国和英国的1万多名参取者。受访者可以或许清晰地域分笼统的将来情景和具体、切实的问题，包罗人工智能系统加剧社会和虚假消息。这项研究填补了学问范畴的一项严沉空白。一些受试者旁不雅了各类将人工智能描画难性风险的题目。其他人则阅读了关于蔑视或虚假消息等当前的文章，但人们对这些风险的解读和优先级却存正在不合。过度关心庞大的“风险”可能会分离人们对人工智能目前曾经形成的紧迫而具体的问题的留意力。例如人工智能可能危及人类。而且往往更注沉后者。我们需要同时理解和注沉当前和潜正在的将来挑和。一种概念强调持久的、猜测性的风险，关心骇人听闻的将来情景会分离人们对当前紧迫问题的留意力。关于持久风险的会商并不会从动以对当前问题的为价格，”大大都人更担忧人工智能带来的间接风险。