显然，谁在什么情况下可以访问这些数据是个大问题。
非法访问和控制：安全和访问控制非常关键——如果有人入侵了一个智能系统，比方说无人车，其后果将是灾难性的。针对非法反问的智能连接系统和机器的安全是最高优先。
技术性失业：其定义是由新技术的原因所“解释”的失业——在AI时代这指的是被智能自动化替代的工作。在将来，我们将见证劳动力和市场的显著变化——角色和工作将会变得过时，行业会发生根本性的改变，就业模式和关系将会被重新定义。
比方说，与客户关怀/呼叫中心、文档管理、内容审核相关的任务和活动将越来越依赖技术和智能系统。生产线和工厂运营和支持相关的角色也是如此：人类正在被能够安全在空间内走动、寻找和搬动物体（比如产品、部件或者工具等）并执行复杂装配操作的智能机器人所替代。
但是，AI已被证实在处理甚至更加复杂的活动上也非常高效——那些需要实时处理多个信号，数据流以及积累知识的活动。一个典型例子是能够捕捉和“理解”其环境和动态的无人车——它们能事实地“看”，决定和行动。职业司机（的士、卡车等）将会看到对自己的技能的需求急剧下挫。
道德、社会责任以及困难决定：AI可以在实时模式下做出优化决定。尽管大多数情况下这种优化决定是客观决定并且受到普遍接受，但也有些例子引起了道德和伦理方面的问题。比方说，知道自己就要撞上行人的无人车必须决定是够要通过（对乘客）危险的机动避开易受影响的行人。而且这个决定需要在数毫秒之内做出。
这些关键决策背后的逻辑必须事先定义好，得到很好的理解和接受；与此同时，在特定数据保护规则的约束下，无人车活动和决策的详细历史必须能访问到并且提供给大家进行分析。
权力和对数据的控制不成比例：技术公司对人工智能投入了重金，这些投资不仅包括科学/过程方面，也包括商业和产品开发方面。相对于任何有野心的竞争对手，这些企业的优势都是难以匹敌的：各种格式（文字、图像、音频、视频）的，描述了各种人类活动（搜索、沟通、内容创造、社会化互动等等）的大规模数据集。
为了维系其领先的市场地位，技术企业往往会收购那些颠覆市场的有前途的技术/AI初创企业。独特的AI技术作用于大规模的累积用户和机器数据上，这会导致超级强权的产生。
“希望”
在物联网的背景下，数十亿连接设备会不断发送事件、操作性数据等，然后由先进的大数据、机器学习和人工智能技术加以处理。
丰富的数据，加上利用大规模负责数据集的能力不断增强，正在给健康、生活方式、交通、教育以及几乎所有的人类活动的改善带来空前的机会。在特定假设下，这一技术革命会导致繁荣创新与幸福新时代的到来。
是的，技术性失业是个风险，但在大多数情况下，人工智能对人类都是支持性的角色——赋予人为因素更好地处理需要判断和创造性思维的复杂和关键情况。
在将来，人类不再需要执行常规的、价值有限的工作。劳动力和底层就业模型会从长期、全职的就业协议转移到灵活、选择性的服务提供。
会有一系列新的商业机会为创业、创造和创新的文化赋能。
与此同时，会有无数的新角色和专业被创造出来——这主要集中在科学和技术方面，让大家从单调、低架子的工作中解放出来，去做更有创造性的活动。
教育体系将会发展为个性化计划以及终身学习模式。创新和创造性思维将会因为对全球积累知识、想法和创造性能量的智能访问而被赋能。
有了AI在交通行业的应用，我们将见证道路事故和灾难的显著减少。此外，大家将会受益于交通成本的下降以