研究表明，人工智能技術為各行業組織的業務帶來了巨大的發展潛力，但同時也帶來了威脅和風險。如果某人或某個組織通過人工智能技術獲得不當的利益或違法犯罪，那么人工智能技術就是他們手中的武器，并會產生各種威脅。人工智能技術在安全方面并不完全是壞消息。例如人工智能在網絡監控和分析方面非常有效。

人工智能如今已經成為一個熱門話題，關于人工智能的用途以及可能帶來風險的誤解和困惑也越來越多。一方面，文學作品和電影幾十年來將人工智能技術描繪成為反烏托邦式的全能機器人。另一方面，許多人了解人工智能在加快人類社會發展的潛力。盡管計算機系統可以學習、推理以及采取行動，但這些行為仍處于早期階段。機器學習(ML)需要學習大量數據，并根據人類分配給人工智能的功能轉化為訓練或指導。而允許人工智能訪問信息并給予其充分的自治權會帶來嚴重的風險，必須得到控制。

人工智能的主要風險與其創造者有著內在的聯系。由于人類會犯錯誤或有偶然的偏差，或者說，程序員的粗心或數據的錯誤可能會使人工智能系統產生一系列的錯誤。人工智能系統的不當設計還可能導致計算系統的規模過大或過小，從而導致人工智能系統做出不必要的決策或陷入停頓。而采用諸如人工監督的控制系統并嚴格測試人工智能系統可以在設計階段降低這些風險。因此必須對計算系統的決策能力進行測量和評估，以確認是否可以快速解決偏差或可疑決策，并在必要時予以糾正。盡管所描述的人工智能的風險是基于無意的錯誤以及設計和實施中的缺陷造成的，但是如果個人或組織利用人工智能系統作惡的話，人工智能就像罪犯手中的武器一樣帶來更多的威脅。

網絡犯罪分子可能比人們想象的更容易地使用人工智能技術，并“訓練”人工智能系統為其獲利。他們可以操縱輸入計算機的數據集(數據中毒)以“訓練”人工智能，甚至對控制參數進行更改，這一切都是為了將其引向自己的目標。如果網絡犯罪分子無法訪問數據集，則可以利用篡改技術來強制人工智能系統產生計算錯誤或使其難以正確識別數據集。即使只是出于財務原因，檢查數據和輸入的準確性可能并不可行，但安全人員仍需要盡一切努力從可靠且經過驗證的來源收集數據。在針對網絡攻擊的防御措施中，值得一提的是，在某些部分或整個人工智能系統中添加了具有自動預防機制的隔離功能。