但开源、免费也有弊端，“因为不直接产生收益，做起来就不一定尽心尽力，企业还是以利润为动力的。”邓立坦言。
比开源更进一步，人工智能技术被认为应该全人类免费共享。2015年12月12日，特斯拉CEO 伊隆马斯克在Twitter上宣布正式启动OpenAI，并称OpenAI是一个非营利性的人工智能研究公司，目标是“推动数字智能的发展，同时不被财务回报所限制，从而造福整个人类”。
OpenAI强烈建议研究人员公开他们的研究成果，包括论文、博文、代码和专利，与世界共享，通过和科研人员和企业的合作，不断研发新技术。
尽管作为一个非盈利组织，但其吸引的人才却不亚于谷歌百万年薪挖来的。OpenAI的研究总监是来自谷歌的世界著名机器学习专家Ilya Sutskever，首席技术官是支付公司 Stripe前首席技术官 Greg Brockman，团队的其他成员都是世界级的工程师和科学家，包括著名创业孵化器YCombinator的联合创始人Trevor Blackwell等。
应用前景：从“眼耳”到“理解和决策”
人工智能正处于哪个阶段？哪些方法、应用将最有前景？
美国电子和电气工程师协会（IEEE）首次将国际声学、语音和信号处理大会（ICASSP）移师上海举办，邓立在向全球科学家所作的《人工智能深度学习从机器识别到机器理解》主题演讲中表示，机器智能已从充当“眼耳”的语音和图像识别功能，上升到“理解和决策”功能，包括记忆、翻译、自主学习和决定等。
他的这一判断是在经历了人工智能几十年起起落落后的历史趋势判断。邓立是最早将深度学习方法应用于语音识别商业应用的专家，他和同事与深度学习最著名的专家Geofferey Hinton合作，最早把深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别领域中，把语音识别错误率降低了20%。
邓立告诉《国际金融报》记者，本质来说，目前人工智能（机器学习）方法，将成为各项科技的支持技术（enabling technology），使其他科技的目标得以成功实现，它可能不是直接接触终端用户的界面，但界面的背后可能都是人工智能方法在控制。
也就是说，它是运筹帷幄的“王”，而不一定是冲锋陷阵的“将军”或“士兵”。“如果你以为人工智能只是一种科技、一种产品，如果你认为AlpahGo是一套特别的AlpahGo技术，那你就大错特错了，你完全误解了它的含义。”斯坦福大学数学系教授Stephen P. Boyd对《国际金融报》记者强调说。
“人工智能是一整套思维方法，这套方法可以用来做任何事，金融、反腐败、医疗诊断、交通系统设计、自动驾驶、做手术、语音识别、图像识别，它们也可以用来做坏事，比如发射导弹。当然也可以应用于下围棋，这并没有什么特别的。”Stephen P. Boyd说，“它真正改变的是社会的运作原理，是背后根本的方法。理解了这套思维方法，你可以用来解决所有一切问题，而不仅仅是语音、图像识别、自动驾驶、机器人写作。”
例如，“人工智能+物联网”。新加坡科技研究局资讯通信研究院信号处理部部长、IEEE信号处理学会物联网技术委员会主席俞荣山认为，在物联网技术背后，将来物与物之间的对话、指令、自动化控制，大部分将由人工智能程序控制。
俞荣山向《国际金融报》记者表示：“万物相连背后的控制，大部分将由人工智能完成，物联网的大部分变化都将是背后隐含的，终端用户可能都不会感觉到它的变化。例如当你关掉办公室电脑，你家的电饭煲就自动开始煮饭，等你到家饭菜都自动做好了，这看起来是物联网，但背后的程序运用的是人工智能的方法。”
邓立预测，未来最有前景、最值得深入挖掘的方法，将是深度无监督学习，将深度学习与强化学习的方法结合起来配套使用。
未来，深度无监督学习在哪些方面最有发展前景呢？邓立向《国际金融报》记者预测，金融、机器人（比如自动驾驶）、大数据分析和预测、商业流程优化、智能个性化医疗等。但邓立认为：“我们科学家提供方法，具体应用在哪个场景，需要由你决定，客户比科学家更了解市场应用前景。”