雖然人工智能的確存在某種不確定性的風險，但對于類似問題的討論，需要建立在清晰的定義或限定的范圍內才有意義。當前，科學技術的巨大進步推動了人工智能的迅猛發展，人工智能成了全球產業界、學界的高頻詞。然而，當在談論人工智能可能對人類帶來的負面影響或效應時，很多討論都陷入了某種怪圈，即并不能很好地在限定的范圍內討論相應的問題和對應的責任，最終使得所提建議的價值打了折扣。

　　當然，其中的問題源于人工智能缺乏統一的定義，甚至于何為人工智能，當前在學界、業界、產界都沒有任何定論。這樣的結果之一，就是引發人們對人工智能不必要的恐懼或是認知上的混亂，甚至在傳播的過程中造成了不必要的扭曲和誤解。比如，我們常常將現實中的人工智能和科幻電影中的人工智能混為一談。事實上，這兩者完全是兩種不同階段的人工智能。通常，人工智能會被分為弱人工智能、強人工智能（通用人工智能）和超人工智能三大類。我們現在所能做的，最多只是處于弱人工智能階段，即任何一種人工智能技術只能解決特定領域的特定問題，而不能在不同領域不同問題之間通用。而科幻電影的人工智能，則已經到達了超人工智能階段。機器智能不僅能解決幾乎所有領域的問題，更為關鍵的是，它們具備和人類一樣自主的意識。因此才有所謂的反抗人類或是消滅人類的可能。但實際上，很多科學家甚至認為，哪怕是強人工智能都可能實現不了，因為這并非人工智能研究的主流方向。

　　另外常常被提及的，比如智能機器人將代替人類工作，未來多少年內將有多少工作被機器人替代。如果要仔細探討的話，其實至少需要區分代替人類的究竟是AI（人工智能），還是IA（智能增強）？就目前而言，很多所謂的人工智能技術或產品，都是停留在IA階段，它們都是只在部分程度上幫助提高人類工作的效率而已，并不能完全取代人類?；谌祟惿鐣旧硎且粋€巨大的網絡體系，這意味著人工智能要取代人類某些工作，必然要求它是一個體系的整體智能化。因為只有這樣，機器與機器之間，或是機器與人類之間才能進行必要的協作。

　　舉例來說，現在已經存在的自動化機床，它們是機器在自主完成某些工作，但它們不能稱之為智能制造，因為它們的程序是固定的，沒有不確定性。以此為標準，我們不難發現，現在很多存在的智能產品，或是宣傳中的產品，都還是聚焦于個體的智能。尤其是涉及現實物理世界時，這種非體系化的智能導致的問題，將變得極為明顯。比如，閱讀新聞或購物，系統都可以實現很好的智能推薦，并且它并不擔心由此造成任何可能的阻塞，因為它們都在虛擬世界。但在物理世界，就不會如此簡單。比如，地圖導航的智能化，雖然可以在一定程度上幫助解決擁堵的問題，但一旦出現機器同時推薦給很多車主同一條路線時，而沒有從體系層面上進行分配、優化，那么很可能帶來的結果就不是順暢的道路，而是更加擁堵的道路。

　　總而言之，雖然人工智能的確存在某種不確定性的風險，但對于類似問題的討論，需要建立在清晰的定義或限定的范圍內才有意義，否則很多建議要么失去焦點，要么過早討論而變得毫無意義。