这些道德规范，就像医生对病人的义务一样。他说道，任何道德规范都不应由 AI 研究者自己来制订。
吴恩达回应，无论是集体达成协议完全一致的道德规范还是其他什么规范，AI 研究界都应当达成协议一个更加具体或更加不切实际的社会协议。他补足说道，对科技的信任度上升也是一个必须解决问题的问题。
当然，现在早已有很多 AI 道德规范了，但很多都稍模糊不清，用处并不大。比如，吴恩达说道他向工程师们读者了经济合作与发展组织（OECD）的 AI 道德规范，然后问他们如何转变工作方式，工程师们完全完全一致回应一点也不必须转变。
对于现有的 AI 道德规范，吴恩达说道：Google 的道德规范很好，Microsoft 的道德规范不俗，经济合作与发展组织的道德规范也不劣，但我指出我们还必须做到更加多工作。正如他们在小组讨论时提及的——可以和受到气候变化影响的人们一起制订解决方案。
在今年的 NeurIPS 的 Black in AI 研讨会上，爱尔兰都柏林大学研究者 Abeba Birhane 的一篇关于道德的论文取得了最佳论文奖。论文中，作者也敦促机器学习从业者与不受他们创立的系统影响的群体密切合作。Google 大力应付气候难题作为 Google AI 主管，Jeff Dean 回应，Google 也在大力应付气候难题。
在拒绝接受媒体专访时，Jeff Dean 回应：我主要注目的是碳排放和机器学习。在我看来，机器学习项目的碳排放在总排放量中所占到的比例还是比较较小的。
在 Google 数据中心，我们全年所有计算出来市场需求的能源都是 100% 可再生的。在研讨会一开始的主旨演说中，Jeff Dean 称之为气候变化是 21 世纪的问题，并谈及了无碳足迹 AI 的潜力。Jeff Dean 说道，让计算出来构建零碳，不利于防止产生新的问题。但光是算法是过于的，还必须将这些算法构建到系统中，然后将其初始化到将对气候涉及问题产生仅次于影响的应用程序中。
解决问题气候难题是研究者应当做到的最重要部分。另外，他还谈及了可以转变不道德的方法——比如协助人们理解自己的碳足迹。在听众明确提出关于在 Google Maps 上共享二氧化碳预测的问题后，Jeff Dean 说道，Google 正在考虑到在 Google 搜寻结果中包括更加多信息，为用户的不道德（比如采购商品）得出一个碳排放量预测值。
他说道：我指出，公众通过仔细观察和教育，不会明白解决问题气候变化问题是一件现实、严峻的事情，而不是虚构的事情——对于这一点我们都已达成共识——我们只必须之后希望，推展教育，让公众拒绝接受这一事实，并且作出更佳的要求。同时，Jeff Dean 在研讨会上还认为了一系列有可能对气候产生影响的 Google 机器学习项目，比如目的建构融合能源的项目，在天气预报等方面用于贝叶斯推理小说（Bayesian inference）的项目，以及 Sunroof 项目（按：通过研究屋顶和当地天气，预测加装太阳能电池板的家庭可以节省的电费支出。）据报，今年早些时候，Google 优化了对印度恒河和布拉马普得拉河沿岸的洪水预测。
前不久，Google AI 在一次研讨会海报展出环节展出了一篇论文，重点讲解了如何将机器学习应用于雷达图像来预测降雨。在当地时间 12 月 12 日拒绝接受 VentureBeat 专访时，Jeff Dean 回应反对英特尔 AI 总经理 Naveen Rao 引荐的 AI 硬件碳/瓦特标准。
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