Z povyku v médiích i na straně analytiků a dodavatelů by se mohlo zdát, že dění kolem AI – tedy umělé inteligence, chytrých strojů, virtuálních asistentů a dalších souvisejících technologií či produktů – je jedna velká nafouknutá bublina – hype. 0Pohled na aktuální hype křivku umělé inteligence (Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2017, vyžaduje předplatné Gartner) ale ukazuje, že tomu tak docela není. Jistě, drtivá většina technologií, jako jsou virtuální asistenti, hluboké a strojové učení, autonomní auta, preskriptivní analýza, počítačový či strojový zrak, analýza grafů nebo chytří roboti, se nachází na vrcholu křivky – ve fázi vrcholu přehnaných očekávání. Další technologie, jako jsou hluboké posílené učení, neuromorfní hardware či všeobecná umělá inteligence, pak nedosáhly ani do skutečné hype fáze.

Jenže v oblasti AI jsou i technologie, které si již prošly fází vystřízlivění a míří k fázi produktivity (například sborové učení, akcelerace AI pomocí GPU a virtuální realita), nebo již dokonce „produktivní jsou“ (rozpoznávání řeči). Odpovídá tomu i většina frustrací, které prožíváme při práci s virtuálními asistenty – ať už jde o Alexu, Siri, Now/Assistant nebo Cortanu. Jestliže se jich zeptáme nebo je požádáme o něco „nestandardního“, většinou dokážou přeložit náš dotaz na správný řetězec znaků, méně často jej správně pochopí a ještě méně často nabídnou správnou (nebo vůbec nějakou odpověď). AI či systémy vykazující skutečně jistou formu inteligence (byť úzce specializované) trpí také tím, že pojmu „umělá inteligence“ se (ostatně jako vždy) zmocnili marketéři a používají jej bez ohledu na to, že ve skutečnosti nejde o produkty inteligentní, ale pouze pracující s přednastavenými postupy a algoritmy.

Skutečné problémy s AI nás ale teprve čekají – o jaké půjde, naznačuje například článek na webu Tech Republic shrnující největší selhání AI v minulém roce. Nejčastěji jde o chyby strojů pohybujících se v reálném světě nebo o rozhodnutí, která jsou z pohledu AI logická, nicméně neodpovídají současným představám politické korektnosti – například to, že Pokémon Go vodí hráče častěji do bezpečnějších „bílých“ čtvrtí, systém pro odhad recidivy trestných činů je „skeptičtější“ vůči skupinám, jako jsou černoši či latinos, nebo že AI při výběru „miss“ podle fotografií přebírá „rasistické“ preference svých tvůrců (respektive materiálu, na němž byla trénována), případně se stává „xenofobní“ na základě interakce s cílovou skupinou, již oslovuje. Velkým problémem budou nejspíše systémy, jejichž úkolem má být dohled nad dodržováním komunitních pravidel na sociálních sítích. Jak snadné je prostým opakovaným skupinovým nahlašováním donutit „bota“, aby zablokoval určitý profil, se obecně ví. Pozornost ale vyvolávají i proaktivní zásahy AI, jako bylo nedávné automatické zrušení twitterového účtu japonskému uživateli vyhrožujícímu fyzickou likvidací komárovi, který jej obtěžoval.

V souvislosti s využíváním dat o uživatelích ze sociálních sítí nebo například mobilních a nositelných zařízení budou vyvstávat zásadní otázky, kdo tato data vlastní a kdo k nim smí mít přístup – například pro účely „optimalizace“ různých pojištění.