這是每個人都想知道答案的問題。我認為在短期內我們甚至不會注意到人工智能將如何接管我們日常生活中的越來越多。它現在已經做到了。每當您在Google中搜索某些內容時，您都會深入思考(Google的AI)。當我們使用Siri或Alexa時，我們會不斷在手機上與AI進行交互。我們與它互動的次數越多，學習和改進的就越多。

在短期內，這些所謂的狹隘目的AI - 比如玩游戲的系統，在Spotify上提供更好的歌曲或在Netflix上推薦電影 - 將擴展到汽車領域，例如自動駕駛汽車，作為一個真實的網絡進行通信時間，并開始分析醫學測試結果，慢慢地甚至執行操作。

長期影響尚不清楚。首先，實際的經濟挑戰將消除大量的普通勞動力，如司機，商人，甚至市場上的清潔工和看護人，用自動和幾乎沒有錯誤的表演者取而代之，他們從不睡覺，可以全天候工作。

但即使我們找到一種平衡經濟并使人們能夠保持良好生活水平的方法，人工智能(AGI)仍然存在競爭。這是至少50個公共團體的愿望 - 眾所周知的 - 以及其他數十個處于秘密模式的人群，以創造類似人類的人工智能。這不僅意味著系統可以像人類一樣解決問題，而且意味著這個AI意識到自身并不斷改進自身。它編寫自己的代碼并不斷測試其改進。

這種系統的問題在于，因為它可以使用不斷增長的計算能力，它肯定會超越人類智能。這樣的系統接下來會做什么?在不考慮安全性的情況下開發AGI是否足夠安全?所有這些問題似乎并不重要，因為這種系統將比我們想象的更快。

沒有人真正知道這種系統會帶來什么后果。它可能是人類最大的進步，也可能是它最終的發明，它將結束我們所知道的人類。

研究這些項目的科學家們的觀點各不相同，從純粹的樂觀態度到謹慎態度。但由于沒有關于開發安全AGI系統的規定，我們的命運掌握在這些項目的公司手中，我們都希望純粹的樂觀主義能夠變成我們的現實。

自動化帶來了負面的包袱，特別是對于失業的威脅。但它有什么好處，特別是在iGaming和金融科技行業?

在短期內更廣泛的觀點回到2019年，我們已經看到AI將在識別玩家內部有問題的行為模式方面做出改進。當玩家改變他們的行為時，系統可以快速標記，并提示操作員根據負責任的游戲規則采取行動。

除此之外，我相信我們會看到更多基于用戶的體驗。AI可以比我們人類更好地分割模式和用戶。我們的AB測試基于廣泛的觀察并提出簡單的問題。

AI可以不斷查看模式，例如將我們將被視為一個市場(英國玩家)的內容分段為許多子組，其中不同的內容和游戲以及號召性用語可用于以更有效的方式與他們互動。

要做到這一點，公司需要首先確定大數據池的收集位置，然后考慮他們想要回答哪些問題以及哪些挑戰過于復雜，人們無法理解，因為數據量不斷增加并開始使用AI來解決這些問題。