新兴职业的发展。人工智能和机器学习领域已经存在许多专业知识，未经训练的人很难理解。数据科学家、机器学习工程师、机器学习分析师、数据处理专家——这些都是同一职业的变体，但又略有不同。在执行相同职责（例如，收集和准备机器学习的数据）时，不同公司的职位名称可能有所不同，或者职位名称相同但职位名称相同。这种混乱是由于说相对较新并且正在发生动态变化，因此这里还没有明确的规则。
开发控制人工智能的机制。由于神经网络能够做出不直接由输入数据决定的决策，因此各州和各个公司必须开发机制来控制它们。大型科技公司已经拥有多阶段神经网络调试系统，使他们能够将工作控制在指定的范围内。例如，人工智能训练期间对错误预测的惩罚制度可以提高预测系统的准确性 中国电报放映 。顺便说一句，预测和文本/旋律/语音识别的准确性是未来立法监管人工智能技术的重要基准。在将产品推向市场之前，将其准确率提高到一定的高水平非常重要，而这在人工智能的不同应用领域尚未得到确定。
人工智能的伦理。由于人工智能的理念本身就来自于用机器完全或部分取代人类，因此该领域的伦理问题非常尖锐——创造此类产品的专家以及人工智能本身的道德行为。此外，人工智能常常让用户感到害怕，因为他们认为人工智能可以了解太多关于他们的事情。例如，有人对Spotify 的技术提出抗议，该技术根据语调和声音确定年龄、性别和心情来推荐歌曲。