要想最大限度地发挥人工智能对社会的潜在利益，我们就得了解机的行为。如果我们做出将人工智能体融入我们的生活这一有后果的选择，必须依仗我们了解它们对社会可能的影响。为了提供这种理解和预期，我们需要一个新的交叉学科研究研究领域：机器行为学。为了让这个领域顺利发展，我们有许多要考虑的因素。
首先，研究机器行为并不意味着 AI 算法需要有独立的代理人，也不意味着算法应该对其行为承担道德责任。如果狗咬人，则狗的主人应当负责。尽管如此，动物行为模式的研究是有助于我们理解和预测这种 “脱轨” 行为的。机器在更大的社会技术框架中运行，其人类利益相关者本质上应对部署它们可能造成的任何损害负责。
其次，一些人评论建议将人工智能系统作为个体研究，不用将重点放在对这些人工智能系统进行训练的基础数据上。
实际上，解释任何行为都不能完全与训练或开发该人工智能体的环境数据分开；机器行为也不例外。但是，理解机器行为如何因环境输入的改变而变化就像理解生物体的行为根据它们存在的环境而变化一样重要。因此，机器行为学者应该专注于描述不同环境中的人工智能体的行为，就像行为科学家渴望在不同的人口统计和制度环境中描述政治行为一样。
第三，机器行为和动物、人类的行为有本质不同，因此我们必须避免过度将机器拟人拟兽。 即使借用现有的行为科学方法被证明对机器的研究有效，机器也可能表现出与生命具有的特质不同的，甚至是迥异的行为。此外，剖析和修改 AI 系统可是比修改有生命的系统容易多了。虽然两个体系存在相似之处，但 AI 系统的研究必然会与生命系统的研究有所区别。
第四，对机器行为的研究将需要学科间的共同的努力，因为这些研究本身伴随跨学科合作所带来的挑战。应对这些挑战至关重要。大学、政府和资助机构可以在设计大规模，平等和可信的跨学科研究中起到重要作用。
第五，针对机器行为的研究通常需要现实条件下的实验来研究人机交互。这些实验介入可能会全面改变系统的行为，可能对一般使用者产生不利影响。诸如此类的道德考虑需要谨慎的监督和标准化框架。
最后，研究智能算法或机器人系统可能会给研究机器行为的研究人员带来法律和道德问题。算法的反向工程可能会违反某些平台的服务条款。例如，设置虚假角色或掩盖真实身份。如果研究损害其平台的声誉，那么利益相关的系统的创建者或维护者可能会使研究人员陷入法律责难。此外，尚不清楚违反服务条款是否会使研究人员受到民事或刑事处罚（例如美国的计算机欺诈和滥用法案），这可能会进一步阻碍这类研究。
对这些系统的一些调查受到了自然界中集群现象的启发，例如成群的昆虫，或以迁徙的鱼鸟为例的移动群体。例如，我们已经知道的动物群体表现出复杂环境特征的紧急感知和有效的共识决策。
在这两种情况下，群体都表现出对环境的认识，这在个体层面是不存在的。诸如多智能体系统和计算博弈理论等领域提供了研究这一领域机器行为的有用例子。
使用简单算法进行机器人之间的本地交互的机器人一旦聚合成大型集体，就会产生有趣的行为。例如，学者们已经研究了微型机器人的群体特性，这些特性结合成类似于生物制剂系统中发现的群体聚合现象。其他示例包括实验室（在生命游戏中）以及在真实场景中（如维基百科词条机器人中所见）的算法的集体行为；又如在通信智能机器之间出现的新算法语言，以及完全自主运输系统的动态特性。该领域的许多有趣问题仍有待研究。
关于集体动物行为和集体机器行为的绝大多数工作都集中在简单智能体之间的交互是如何能够创建更高阶的结构和属性的。尽管这也很重要，但却忽略了这样一个事实：许多生物体，以及越来越多的 AI 智能体，都是具有可能无法简单地表征的行为或相互作用的复杂实体。
揭示当相互作用的实体能够进行复杂的认知时出现的额外属性仍然是生物科学中的关键挑战，并且可能与机器行为的研究具有直接的相似性。例如，类似于动物，机器可能表现出 “社交学习”。这种社会学习不需要局限于机器向机器学习，我们也期望机器向人类学习，反之亦然，人类可以从机器的行为中学习。引入的反馈过程可能从根本上改变知识的积累方式，包括跨代，直接地影响人类和机器的 “文化”。
综上所述，了解人工智能体的行为和性质，以及它们可能对人类系统产生的影响是至关重要的事情。社会发展可以从人工智能提供的效率扶持和决策增强中获益匪浅。与此同时，将 AI 直接 “植入” 日常生活中的潜在缺陷我们也不能视而不见，尽可能避免其副作用，否则研究机器行为学带来的好处可能会摇摇欲坠。
