根据原书结构，可以归纳为三个要点：
第一，网络化为什么会是AI未来的发展方向？以及如何治理才能让所有人都从AI网络化中受益？
第二，AI将会如何不动声色地影响我们的生活？它是否会滥用我们的隐私和个人数据？在法律和规则上，我们应该如何防止这些滥用？
第三，当AI牵扯到刑事犯罪时，法律应该如何判断？当AI导致了生命的损失，谁应该承担责任？
联结在一起的AI可能会形成一个隐蔽的“黑箱”，我们知道它的输入和输出，但是不知道它的内部是如何加工转化的。因为错综复杂的联结关系和联结数据，网络化的AI可能会做出让我们意想不到的决策。我们没办法理解“黑箱”内部的运作原理，也没有办法判断它到底是出了故障，还是输入的数据错误，还是它本来就会做出这样的决定。有些时候，它可能只会产生一些让人觉得好笑的结果，而另一些时候它可能会带来危险。当网络化的AI成了难以预测的系统时，就可能给使用者带来伤害。
为了避免AI做出类似的错误决策，对我们的生活施加不必要的负面影响，我们需要建立一套所有人都共同遵循的规则和法律，来让网络化的AI处于可控的状态。虽然AI网络化会带来大量数据的飞速流动，并在这个基础上提升整个人类社会的智能程度，但我们还是要考虑，这些变化所需要付出的个人和社会成本问题。
当AI网络化发展起来以后，每个人都有可能跟不上技术的进步速度，都可能无所适从，成为那个受AI限制甚至歧视的人。要避免这些情况，我们应该从现在开始，考虑AI网络化潜在的危险，并且仔细斟酌对网络化AI的治理策略。
也许你觉得知识产权问题和自己的关系不大，但接下来的一个问题，必定会影响你的正常生活，那就是AI网络化对个人隐私的掌控。比如，你将来很可能会购买一个拥有人工智能的家用机器人，它会收集你日常生活中的种种细节；当你在网上购物或者使用社交网络时，人工智能推荐系统会分析你的偏好，并且掌握那些甚至连你自己都没有意识到的个人倾向。这些隐私和个人数据本来只属于你自己，但是在AI面前，你的一切都将无所遁形。
日本在2013年修正了《个人信息保护法》，来应对这些不确定的问题。在修正后的法律中，制定规则来强化个人信息保护，要求企业履行尽可能消除客户个人数据的义务，并规定未经当事人同意，不得向其他人提供数据。这些规定，是为保护个人数据安全采取的措施。但是，类似的规定，要得到国际社会的统一认可，成为所有企业的行事标准，成为每个互联网和AI用户的基本守则，还有很长的路要走。
我们将会发现，核心在于我们能否预测AI将会做出怎样的判断。如果AI的决策过程始终是一个“黑箱”的话，我们也许永远也找不到答案。既然责任无法确定，那么谁来承担责任，也就成了谜题。
AI的行为无法预知，也就会带来难以意料的危险，进而造成责任的空白，我们甚至没有办法在法律上做出判断。而即使找到原因，认定责任的确归属于AI，我们也没有办法做出惩罚，因为惩罚只能用在人类这样拥有人格的生物身上。那么AI是否拥有人格呢？这显然会引起规模更大的讨论，涉及人类所拥有的诸多权利和义务。
所以我们可以看到，如果不改变这种AI行为无法预知的特性的话，我们将会面临诸多法律上的困境。为了避免这些困境，我们能想到的最好的方式，就是让AI的开发变得更加可控，让AI的逻辑变得更加透明，让人能够理解AI做出判断的原因，并让AI避开作为刑事责任主体的可能性。
这个结论可能会让我们有点不舒服。毕竟我们已经习惯了责任明晰的法律判断，而对AI这样介于生物和非生物之间的模糊物体还不大适应。但要解决这样的问题，根本方法是对AI的开发和使用建立规则。这看起来和刑法离得有点远，却是解决这类刑事问题的最好方案。
这本书的主要内容：它讨论的是随着人工智能的发展，人工智能将会形成彼此联网的网络化格局。网络化的AI将会提供更强大、更便利的功能，会提升整个社会的智能化水平，但它也会带来一系列问题。我们需要未雨绸缪，尽可能利用其优势，避免其负面后果。
具体地来说，网络化AI的问题可能会集中在两个方面，分别是日常生活中的隐性影响，以及重大的刑事问题。在这两个方面，我们都需要建立一些通用原则，来预防AI对个人和社会带来的冲击。比如，完善相关法律，例如知识产权法不应该保护AI创作的内容，企业应该更谨慎地对待客户的个人隐私和个人数据；其次，尝试改变现在AI的开发方式，建立更透明、更可控的人工智能系统，让我们能够理解AI做出判断的理由和方法。
有一个好消息是，在最近几年，人工智能学界已经开始反思AI黑箱化所带来的种种问题，也诞生了一个新的领域，叫做“可解释人工智能”，它指的是为人工智能使用人类可以理解的算法，来让AI的决策结果变得可以预测。
人工智能学界已经意识到传统AI不透明所带来的局限性，而这个弱点正因为AI的广泛使用变得越来越突出。未来我们需要和AI协同工作，如果AI是一个黑箱的话，我们就无法信任它。从2018年开始，国际上成立了一个名叫“公平、问责和透明度”的跨学科同行评议会议，其中就涉及如何让AI开发和使用过程变得更加透明的问题。
现在，我们已经有了一些“可解释人工智能”的算法模型，它们在通用的人工智能机器学习算法基础上，结合了新开发的人机界面技术，让使用者可以更方便地理解人工智能算法的逻辑，并且预测它的运行结果。
也许有一天，“可解释人工智能”会取代现在基于机器学习的AI“黑箱”，让AI成为我们生活和工作中的重要帮手，帮我们提高自己的生活质量，提升整个社会的智力水平。这也应该是未来AI的发展方向。
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