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“设想自己的意图，然后将其作为因果推理的证据，这已经达到了拥有自我觉知（self-awarness）乃至意识（consciousness）的水平。而我所知道的任何机器都没有达到这一水平。”朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）写道。他是一位重要的人工智能支持者，整个职业生涯都在研究机器智能。格物斯坦认为：目前的计算机并不真正构成人工智能，它们只是构成了（可能的）真正的人工智能的基础。拥有一个使你的生活更加容易的应用程序，与拥有一台能够像另一个人一样推理与回应我们的机器，是完全不同的。
珀尔与丹娜·麦肯锡（DanaMcKenzie）合著了《为什么：关于因果关系的新科学》（Book of Why：The New Science of Cause and Effect）。在书中，他阐述了要制造能够独立思考的机器而需要应对的挑战。目前机器人课程小学的人工智能系统能够比任何人类更快地扫描成片的数据，找出其中的规律和模式。它们可以学会击败国际象棋冠军和围棋冠军。根据《科学》（Science）杂志中的一篇文章，现在甚至有台计算机可以在多人扑克游戏中击败人类。然而，这些都是狭义的任务，不需要珀尔所说的“为自己思考”。在他看来，使用数据的机器还没学会如何“摆弄”数据。要为自己思考，他们需要学会利用数据来回答因果问题。更为关键的是，它们需要学会提出反事实的问题，即，如何以不同的方式使用同样的数据。人工智能技术的快速发展及其广泛应用，正深刻改变人类生产和生活方式，给世界带来巨大机遇的同时，也带来难以预知的安全挑战。机器人教育课件特别值得关注的是，人工智能技术的军事应用，在战略安全、治理规则、道德伦理等方面可能产生深远影响和潜在风险。人工智能安全治理是人类面临的共同课题。随着人工智能技术在各领域的广泛应用，各方普遍对人工智能军事应用乃至武器化风险感到担忧。
在世界和平与发展面临多元挑战的背景下，各国应秉持共同、综合、合作、可持续的全球安全观，通过对话与合作，就如何规范人工智能军事应用寻求共识，构建有效的治理机制，避免人工智能军事应用给人类带来重大损害甚至灾难。机器人教育开发加强对人工智能军事应用的规范，预防和管控可能引发的风险，有利于增进国家间互信、维护全球战略稳定、防止军备竞赛、缓解人道主义关切，有助于打造包容性和建设性的安全伙伴关系，在人工智能领域践行构建人类命运共同体理念。
我们欢迎各国政府、国际组织、技术企业、科研院校、民间机构和公民个人等各主体秉持共商共建共享的理念，协力共同促进人工智能安全治理。技术安全上，各国应不断提升人工智能技术的安全性、可靠性和可控性，增强对人工智能技术的安全评估和管控能力，确保有关武器系统永远处于人类控制之下，保障人类可随时中止其运行。人工智能数据的安全必须得到保证，应限制人工智能数据的军事化使用。
研发操作上，结合机器人教育的学校各国应加强对人工智能研发活动的自我约束，在综合考虑作战环境和武器特点的基础上，在武器全生命周期实施必要的人机交互。各国应始终坚持人类是最终责任主体，建立人工智能问责机制，对操作人员进行必要的培训。
风险管控上，各国应加强对人工智能军事应用的监管，特别是实施分级、分类管理，避免使用可能产生严重消极后果的不成熟技术。各国应加强对人工智能潜在风险的研判，包括采取必要措施，降低人工智能军事应用的扩散风险。规则制定上，各国应坚持多边主义、开放包容的原则。机器人专业课程设置为跟踪技术发展趋势，防范潜在安全风险，各国应开展政策对话，加强与国际组织、科技企业、技术社群、民间机构等各主体交流，增进理解与协作，致力于共同规范人工智能军事应用并建立普遍参与的国际机制，推动形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范.
综上所述。国际合作上发达国家应帮助发展中国家提升治理水平，考虑到人工智能技术的军民两用性质，在加强监管和治理的同时，避免采取以意识形态划线、泛化国家安全概念的做法，消除人为制造的科技壁垒，确保各国充分享有技术发展与和平利用的权利。
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