除确保获取机器学习专业知识外，该科技巨头也表示，公平而负有责任地进行AI研发也是有必要的，以便保证社会能够真正地受益于这项技术。
日本东京报道，人们普遍认为，总的来说，人工智能能为企业和社会带来一些积极的改变，但为了使人们能够真正地获取它的好处，仍有一些关键的难题需要解决。
首先，获取机器学习专业知识应当很容易。其次，谷歌高级研究员Jeff Dean表示，随着AI的发展，“公平而负责任的”研发也是需要的。
在谷歌方面，它一直在提供内部课程，以使其员工配备机器学习技能。Dean表示，这样的计划已经使谷歌接受机器学习培训的员工从2012年的不到1000人增加了到今天的1.8万人。Dean的这一讲话是在一次媒体盛事中发表的，同时他也对该公司的AI和机器学习技术做了详细介绍。
他表示，该公司已经计划，在明年早些时候，使公众也能在互联网上学习其机器学习速成课程。
为了满足公平而负有责任的研发的需要，他提出，构建在数据上的、需要进行培训的AI模型有时反映了世界本来的面目，尽管不一定要反映社会所要求的世界。
而在对改变施于影响方面，他说，谷歌参与了不同的项目，如Geena Davis Inclusion Quotient（GD-IQ）软件工具。开发这款工具的目的是识别媒体报道中存在的性别偏见。好莱坞女演员Geena Davis已经创建了一个机构，用以搜集和检测电影中的数据。她期望能够为这个行业带来一些积极的改变。
然而，为了记录特定性别的模式，一个接一个地查阅数年的电影对研究人员来说是十分沉闷的。通过GD-IQ项目，研究人员开发了这样一款工具：能够自动识别屏蔽上人物的性别，这个人物说了多久的话，以及他在屏幕上停留了多长的时间。过去，测量数据以及实时量化数据需要花费数月的时间，而利用这款工具后，此时间便能大为减少。
因此，她的团队便能够分析美国票房最高的100部真人电影，并确定男性在电影中出现的时间和听到的频率几乎是女性的两倍之多。尽管在获取票房收入方面，拥有女主角的电影表现更为突出，比拥有男主角的电影高出了16%。
近来，人们发现尽管他们已经关闭了设置，但谷歌仍然对用户的位置进行了追踪。针对这一问题，ZDNet问道，这是否也意味着是在保持两者的平衡，即用户对隐私的需要，以及收集并为机器学习模型提供数据的需要。Dean没有对此事件做出直接的评论，但他表示，当前的许多问题都能通过计算得到解决，而不需要收集大量的数据。
他补充说，谷歌接入消费者的数据是为了提高其产品体验，但总是会让消费者拥有控制其数据的能力。
DeepMind，谷歌母公司Alphabet的一个AI部门，刚在上月成立了一个伦理学和社会研究部，以“探索和更好地了解AI对真实世界的影响”。
该部门表示：“技术不是对价值的折中，技术必须为其本身为伦理学和社会所带来的影响承担责任。在DeepMind，我们工作的前提是，所有应用程序应当是有意义的，是能够为人类所控制，并且以造福社会为目的。”
谷歌在这次活动上展出了一些特色突出的产品和样品，其中就包括谷歌助手和谷歌翻译。而在这些产品中，有一个能帮助在印度的医生确定糖尿病视网膜病变。通常，眼睛的退化情况可以通过每年一次的定期检查检测出来。检查过程中，医生会使用病人的眼部扫描图像来评定疾病的严重程度。
然而，谷歌医疗图像团队的产品经理Lily Peng表示，有些国家并没有培训出一定数量能够执行这样任务的专家。举例来说，她指出印度就短缺12.7万名眼科医生，因此，45%的病人就因未能诊断出疾病而遭受了视力损失。
通过向TensorFlow人工智能学习系统添加12万张图片和来自54名医生的分析，以及提供总计超过88万份的诊断，谷歌训练了TensorFlow的深度神经网络。Peng表示，测试表明，机器做出的诊断与人类医生的高度匹配。同时，她补充道，目前泰国和印度正在对算法进行临床试验和注册评估，以使之具有法律效力。
