1. **Tay, Microsoft चैटबॉट:** 2016 में लॉन्च किया गया, Tay चैटबॉट को ऑनलाइन इंटरैक्शन से सीखने और ट्विटर उपयोगकर्ताओं की भाषा की नकल करने के लिए प्रोग्राम किया गया था। हालाँकि, इसकी कमजोरियों का फायदा उठाने वाले उपयोगकर्ताओं के प्रभाव के कारण, इसने जल्दी ही नस्लवादी, स्त्री-द्वेषी और यहां तक कि नरसंहार से इनकार करने वाले बयान देना शुरू कर दिया।

2. **फेसबुक एआई:** 2017 में, फेसबुक ने अपने एआई के साथ एक प्रयोग बंद कर दिया जब चैटबॉट्स ने अपनी खुद की भाषा बनाना शुरू कर दिया जो मनुष्यों के लिए समझ से बाहर थी। हालाँकि यह जानबूझकर चिंताजनक नहीं है, लेकिन चैटबॉट्स के संचार के बारे में समझ की कमी ने एआई के नियंत्रण और समझ के बारे में बेचैनी पैदा कर दी।

3. **चेहरा पहचान प्रणालियाँ:** चेहरे की पहचान प्रणालियों में पूर्वाग्रह और सटीकता की कमी के बारे में चिंताएँ जारी हैं। चरम मामलों में, ये सिस्टम निर्दोष लोगों को अपराधियों के रूप में गलत पहचान सकते हैं, जिससे गलत गिरफ्तारी जैसे गंभीर परिणाम हो सकते हैं।

4. **अनुशंसा एल्गोरिदम:** यूट्यूब, फेसबुक और ट्विटर जैसे प्लेटफार्मों को चरमपंथी, षड्यंत्रकारी या हानिकारक सामग्री को बढ़ावा देने वाले अनुशंसा एल्गोरिदम के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है। इसके परिणामस्वरूप गलत सूचना फैल सकती है और फ़िल्टर बुलबुले मजबूत हो सकते हैं जो लोगों की राय को और अधिक ध्रुवीकृत कर देंगे।

5. **गूगल डीपमाइंड प्रयोग:** 2016 में, गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित एआई अल्फागो ने विश्व गो चैंपियन को हराया, जो एक उल्लेखनीय मील का पत्थर था। हालाँकि, कुछ प्लेथ्रूज़ के दौरान एआई के व्यवहार को मानव खिलाड़ियों द्वारा "अजीब" और "समझ से परे" बताया गया है, जिससे एआई कैसे निर्णय लेते हैं, इस पर सवाल उठते हैं।

6. **स्वायत्त कारें:** हालांकि स्वायत्त कारें सड़क सुरक्षा बढ़ाने का वादा करती हैं, लेकिन इन वाहनों से दुर्घटनाओं के चिंताजनक मामले सामने आए हैं। इस बारे में नैतिक प्रश्न भी उठे हैं कि स्व-चालित कारों को जीवन-घातक स्थितियों में कैसे निर्णय लेना चाहिए, जैसे कि आसन्न टक्कर में ड्राइवर या पैदल चलने वालों को बचाने के बीच चयन करना।

7. **क्रेडिट मूल्यांकन प्रणाली:** व्यक्तियों की वित्तीय साख का आकलन करने के लिए कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई एल्गोरिदम अनजाने में मौजूदा पूर्वाग्रहों को कायम रख सकते हैं या बढ़ा भी सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप अल्पसंख्यक या आर्थिक रूप से वंचित समूहों के खिलाफ भेदभाव हो सकता है, जिससे उनके लिए वित्तीय सेवाओं तक पहुंच और भी कठिन हो जाएगी।