开放数据规则和数据赋能计划将随着时间的推移鼓励使用人工智能来增强消费者的选择和权力。这是一个至关重要的发展领域。DECODE项目（Nesta 在欧洲各地协助组织）旨在让公民控制自己的数据，而开放银行计划（Nesta 通过Open Up Challenge参与其中）则利用人工智能为产品和服务创造新市场，以赋能小型企业，并最终赋能个人客户。虽然这些计划没有被贴上人工智能计划的标签，但它们比大多数计划更具有改变现状的潜力。它们揭示了充分利用机器学习（这取决于结合大型数据集）与隐私要求之间的关键矛盾。
人工智能的政治经济学。我们刚刚开始看到关于人工智能政治经济学的更严肃的辩论的初步萌芽。一些对就业影响的非常粗略的分析仍然经常出现，尽管模式注定是复杂的（因为有些工作被取代，有些工作被增加，有些工作被创造），并且需要做很多工作来推动这些趋势朝着健康的方向发展。但更基本的问题是：如果要为整个经济和社会实现真正巨大的生产力增长，那么赢家应该如何补偿输家？约瑟夫·斯蒂格利茨最近的论文是一个很好的例子，它探讨了税收问题以及如何为互补资产的持有者获取暴利。它的细节非常少，但证实了将全民基本收入作为答案很快就会显得非常不充分。
人工智能促进民主。人工智能将随着时间的推移对民主产生巨大影响。到目前为止，它的主要影响是负面的——通过算法传播虚假新闻。但也有一些例子表明人工智能可以帮助公众或团体更好地了解舆论动态。Pol.is就是这样做的，并被vTaiwan （和 Nesta）使用。更极端的提议认为，人工智能可以简单地推断公众情绪并省去选举的麻烦（才华横溢的 Cesar Hidalgo 就此提出了一个近乎戏仿的提议）。当然，关键在于以智能方式结合人工智能和 CI（集体智能）。
公民和媒体行动主义与道德委员会我们开始看到同样的公民行动主义直接挑战滥用行为，在欧洲，GDPR 规则有助于解决这些问题，该规则在理论上要求算法透明或可解释。在这里，各种企业利用道德 RCS数据 委员会获得合法性和外部活动家的影响之间形成了有趣的对比。简要总结一下，各种道德委员会（尤其是 Facebook 的道德委员会）收效甚微，而行动主义和调查性新闻却取得了相当大的成就。Facebook 委员会成员唯一能做的有用的事情可能就是集体辞职。至少，现在有人向“数据伦理”专家提出了一些难题，他们花了很多时间讨论理论问题（如“电车难题”），而很少讨论当前的现实困境。同样，像 OpenAI 这样被给予信任的计划，现在却被更加怀疑（正如埃隆·马斯克的退出所表明的那样）。
规范和标准。与任何基础技术一样，标准非常重要，并成为主要的力量源泉。有些是技术标准——中国成功获得关键 ISO 委员会主席职位意义重大。其他规范是道德规范，例如 Eddie Copeland 提出的公共部门使用人工智能的原则。希望我们能很快看到其中一些被采纳并付诸行动。也有很多活动限制人工智能的坏处，比如许多科学家承诺反对研制自主武器（由精彩的屠宰机器人视频宣传）。
我相信还有很多其他的例子。现在这个领域的活动比一年前多得多。但最大的问题仍然是，这些是否足够，或者是否与自上而下的人工智能变体的投资规模相称，这些变体主要赋予大企业或政府权力。目前，以人为本的人工智能在很大程度上是例外，而不是常态。