1. 人工智能（AI）对人类而言是一种潜在的威胁吗？
现在担心人工智能超能智力的威胁就像在担心火星会人口过剩。我们还没能登录火星呢！
诚然，人工智能已经有了巨大发展，我深信，未来将是一个更好的机器智能的社会。但是，当下人工智能的作用仍然非常有限。几乎所有深度学习的经济与社会价值都是靠监督学习实现的，而有效的格式化数据（如标签数据）的数量则限制着监督学习的效力与能力。尽管人工智能已经影响了数以万计，甚至将来会更多的人类，我仍不能可靠地断定人工智会威胁到人类。
放眼未来，更多超越现存的监督学习的人工智能模式将会出现，如无监督学习（我们会得到更多数据，因为这些数据将不必是标签化的数据）。未来在人工智能的学习模式方面，我们会得到更多惊喜，科技的重大突破是众望所归，然而我们都不能保证奇迹一定会发生。
我想，对“邪恶AI杀手”的恐惧已经导致当权者资源配置不当，从而不能结束这些谣言。未来人工智能也会带来其他问题，最瞩目的就属AI顶替人类的工作转换问题。尽管在未来十年，人工智能会帮助我们构建更好的社会，我们作为人工智能的缔造者，有义务在提出问题的同时设法解决。我希望MOOCs（Coursera）能有帮助，但我们需要的不只是教育。
2. 普通消费者什么时候才用得上无人驾驶？
我希望三年内我们会有大量自动驾驶工具上路，五年内能实现批量生产。（请随意在日历上标记一下，三至五年后回头验证我的预言是否准确吧！）
适逢斯坦福大学十周年纪念，我们在无人驾驶机器人挑战赛（DAPRA Grand Challenge）中获胜。为什么研究无人驾驶要花这么久？
首先，研究出建造一辆能自动驾驶的车的方法很富有挑战性，并且这也不应该是首要目标。自由驾驶最大的问题在于解决所有困境——所有每行驶一万或十万公里就会发生一次的怪事。机器学习能把你的性能从90%精确到约99.9%，但它永远不能提升99.9%的性能到99.9999%。我想，如果设立一个完全不同的目标，我们就有可能解决这个问题：我们可以制造一辆只有一条指定线路或在小地区内行驶的公共汽车。如果我们能确保路面情况和道路标记能被有效保持，即没有施工等特殊状况，那样我们就能在特定范围内保证自动驾驶的安全。久而久之，我们就可以逐渐增加道路并扩展安全行驶的区域。这就是我们在百度采用的方法，我希望其他组也可以采用这种方法。
其次，汽车与人类看待世界的方式完全不一样。举个例子，现在的计算机视觉技术就不能可靠地辨别出施工人员朝你做的手势是“前进”还是“停止”。另一方面，自动驾驶工具没有任何盲点，任何时候都能看清四周所有情况。同时，车辆上装备的HPC系统（高能计算系统）的反应速度是人类的好几倍。我觉得我们不能指望自动驾驶能和人类驾驶完全一样。它们可以是安全可靠有预见性的，但是它们绝不可能一样。我们作为技术开发者，必须与政府和社会合作，因为他们是为这些交通工具建立规则、指导使用需求的中坚力量。
我对自动驾驶的未来很有信心，它们能帮助人类节省大量时间，还能大幅降低交通事故的发生。我希望技术社区、政府和社会能携手推进这项技术的实现。
3. 2035年，工作会有什么样的变化？
如果你是个年过半百的卡车司机，你的工作突然被自动驾驶取代，你应该如何面对？
社会擅长把好机会留给有经验的人。然而问题是，三十多年的工作经验会突然变得一文不值。这时，我们就有道德义务帮助那些人学习新技能，找到新的机会。
幸运的是，MOOCs的兴起和其他各式的教育途径（如Coursera, Khan Academy, Lynda等）让我们能够经济实惠地帮到他们。我并不担心20年后重要的工作将不再给人类机会——人类能做到的可远远超过现在甚至以后的机器。但是我担心的是再培训的需求。
我也支持基本收入，这能给人们安身立命之所，帮他们找到可供学习的地方。当下，我们社会和现实表明，我们还不能完全接受“无理由”支付人民基本工资的观点。我提议，政府应支付基本工资，激起他们学习的能力。这样，他们也不是傻子，我们就可以鼓励失业者做些什么重入生产链。
我推荐Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee的《机器时代的自救》，这本书讨论了这些问题。