Musk最近指出：
“我想我们要非常小心人工智能。如果让我说对我们的存在产生最大威胁的是什么，那可能就是它了。所以我们需要非常小心。我越来越倾向于认为应该从国家和国际层面对其进行一些监管，从而确保我们不会做蠢事。”
Musk提到了几个关键问题。第一个是我们应该如何处理人工智能的实施；第二个是如何规范和监督这项技术，这可能也是最严峻的一项挑战。
在如今人们急于采用机器学习和人工智能技术来获得竞争优势的情况下，极有可能出现将技术部署在不当领域的危险。这最终会导致不均衡和不公平深深扎根于我们的社会中。
Cathy O’Neil在《数学毁灭性武器》（The Weapons of Math Destruction）一书中阐述了如今多个领域（包括美国监狱系统及教育部门）不假思索地迅速采用机器学习和人工智能所带来的危险。她的主要论点是，预测模型并不是中立的，而是反映了其创造者的目标和意识形态。它们往往也不利于穷人，加剧了社会中的不平等。
无论是计算大学排名，进行信用评级，处理工作申请，还是决定你在网上看到什么广告或脸书的新闻开云电子链接 中出现什么消息，算法在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
由此得出的结论是，在设计机器学习时，我们必须确保我们已经通过历史数据和数据输入本身测试并避免了明显的偏差。
然而，该书对于如何有效地实时监管该技术几乎没有提及。事实上，区块链正是实现该目标的可行选择之一，它在机器学习和人工智能技术的监管中起着至关重要的作用。拥有不可变的防篡改行为记录是其对自治人工智能实体执行监管的关键机制。
区块链还可以基于自治人工智能实体的声誉来启动对其的访问控制。毕竟，唯一可以适用于自治人工智能实体的规范可能只有终止它；如果你没有这种权力，那么就把访问权限交给社区。
所以，如果未来出现了人工智能必须将哪些内容写进区块链的标准，并且能依据自治人工智能实体的“声誉”进行访问控制，那么我们就有了任何人工智能实体都无法绕过的控制机制。
从哲学的角度来看，最接近的方法源自英国哲学家托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）的论点。他在著作《利维坦》一书中指出公民有必要放弃一些自己的权利，为了社会的利益将其交给统治者或“利维坦”（即国家）。
许多文章都写到了这种技术的不正当利用，其后果是创造者无法预料的。但很少有文章提到如何创建一个监管人工智能和机器学习的“利维坦”。
创造这样的“利维坦”可以对人工智能自治机构进行验证并使其向区块链汇报。区块链的不可变性确保了任何人工智能机构都不可以篡改它，从而可以为所有此类机构创建声誉账本。这种机制能够有效地按照制定好的规则行事，一旦发现机构不合规就可以实行制裁。
人们对于区块链不断出现的各种用例已经进行了很多报道。坦率地说，其最重要的用例可能在于保障人类生存。
