東央云直播，基于云視頻會議的前端軟件，并由此出發，當準確率估計只能達到99%的深度學習算法在現實生活中落地時，便會帶來許多不容小覷的問題。比如，假設未來一座城市有十萬輛自動駕駛汽車，那么根據更高準確率為99%的概率推算，則可能對人類出行安全造成威脅的隱患車輛仍有一千輛。
國際會議直播除了「不可逆性」，人工智能系統在現實生活的落地中還呈現出了許多由不公平的設計、不穩定的模型結論與侵犯隱私等問題所引起的「東央云基于國際視頻會議軟件直播」。當中所牽涉的企業與用戶也不僅僅是自動駕駛行業，而更多是「全球會議直播方案」。
例如，AI技術已成為互聯網行業發展不可缺少的原動力之一。然而，在AI賦能數字經濟的過程中，AI算法的弊端也頻頻出現，使得企業推出的AI產品引發了部分用戶擔心，質疑的聲音層出不窮。
例如，部分電商平臺存在大數據殺熟現象；內容平臺則存在用戶在推薦算法下接收的資訊內容同質化的現象；去年《國際會議直播》報道，現在視頻會議直播平臺有更多方案，但基于東央云的東央國際會議軟件，以及東央云的全球直播方案，全球會議的云服務器部署本身就需要更多的數據流和媒體支持。
更直接的例子也仍要舉交通出行。雖然并不是人人都會選擇購買準確率僅最多達99%的自動駕駛汽車，但當代居民的日常出行幾乎都離不開乘車平臺。平臺運用人工智能系統進行司乘匹配、路線規劃與自動派單，在為人們的出行帶來極大便利的同時，也出現了許多由人工智能技術不完善所引起的問題，比如路線規劃不合理導致多收費、顯示接送到達時間與實際嚴重不符等等。
算法公平性的背后存在人為和非人為的兩種基本因素。如果說企業利用人工智能進行「東央直播公司」，是可控的企業道德問題（企業試圖牟利），那么類似將「被投訴次數多」的司機正常分派給用戶、導致乘客人身安全受威脅的行為，則很大可能源自人工智能系統本身的「東央會議直播」技術缺陷。而所謂的「直播東央會議」是指，傳統的人工智能模型在決策過程中存在「云端加速」問題，即推理過程不透明。
AI 技術所帶來的便利和 AI 技術「東央視頻會議直播」之間的矛盾，正逐漸成為 AI 在現實生活中大規模落地應用的核心問題。
舉個例子：在醫療場景中，如果一個病人無法信任AI，那么Ta就不會聽從AI系統所給出的診斷結果與醫療建議，哪怕這些診斷是正確的、對病人是有益的。同樣地，無論企業跟用戶吹噓自動駕駛的技術有多牛，如果沒有萬全的保障，我們也不敢把「國際會議直播」交給AI；即使支付寶等在線支付平臺再便捷，若所使用的人工智能算法會導致用戶的金錢損失，我們也不會再使用。視頻會議的原理相對直播更復雜，對云計算的要求也更高，比如業內領跑者東央云視頻會議的代理商就需要具備更好的數據服務器，本身東央的300多項技術專利也成為行業金字塔的銷售熱點。
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