如今，人工智能(AI)已經(jīng)成為我們生活中不可分割的一部分。專家們通常會指出人工智能的優(yōu)勢，但可能不會很快提到這項技術(shù)的問題。本文將深入挖掘人工智能專家不愿意透露的隱藏秘密。

1.人工智能并非萬無一失

雖然人工智能系統(tǒng)可以使數(shù)字更精確的許多倍,但并非完美無瑕。人工智能模型從大量的數(shù)據(jù)集中學習，其性能與這些數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性密切相關(guān)。訓練數(shù)據(jù)中的偏差同樣可以轉(zhuǎn)化為人工智能的結(jié)果，人工智能也可以模仿人類的錯誤。

2.數(shù)據(jù)私隱問題

人工智能系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)才能有效地運行。盡管呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)經(jīng)常是匿名的，但仍然存在與隱私和數(shù)據(jù)安全相關(guān)的問題。在無意中，人工智能系統(tǒng)可能會通過暴露敏感信息來侵犯數(shù)據(jù)隱私，這反過來又會導致缺乏匿名性。

3.工作調(diào)動

由于自動化是人工智能的主要問題之一，許多原本由人類執(zhí)行的任務(wù)將不再需要。人工智能可以顯著提高生產(chǎn)力和效率，但也可能對現(xiàn)有職位構(gòu)成威脅。在某些行業(yè)和工作職能中，自動化程度可能比人們想象的要高，專家們可能不一定也經(jīng)常忽略這個維度。

4.道德考慮

人工智能引發(fā)了一系列道德問題，這些問題始于對偏見和公平的擔憂，最終以武器系統(tǒng)中的人工智能問題告終。專家通常不會直接涉及這些道德問題，除非在人工智能(AI)技術(shù)的開發(fā)或部署中被提及。

5.黑匣子問題

許多人工智能系統(tǒng)已經(jīng)達到了一定程度的復雜性，這意味著即使其制造商也不知道系統(tǒng)使用哪些確切的數(shù)據(jù)集來做出此類決策?！昂谙蛔印本C合癥是對人工智能系統(tǒng)信任的最大問號，因為可能存在人類無法理解決策是如何以及為什么做出的情況。

6.安全漏洞

人工智能系統(tǒng)不會給人一種獨立于安全漏洞的感覺。然而，更令人擔憂的是，人工智能可以成為訪問其他系統(tǒng)的工具，這些系統(tǒng)實際上是不受保護的，使之對惡意行為者構(gòu)成威脅。不可否認的是，專家分享的有關(guān)這些安全風險的信息數(shù)量有限;然而，隨著人工智能的發(fā)展和部署，它們需要被仔細考慮。

7.人類監(jiān)督的必要性

人工智能機器可以自己完成多項任務(wù)，然而也必須接受人工監(jiān)控。在訓練和維護人工智能系統(tǒng)、在人工智能系統(tǒng)存在缺陷時進行干預，或者處理從未教過其如何處理的場景時，人類的存在是必不可少的。

8.環(huán)境影響

訓練人工智能模型需要大量的CPU功率，這作為主要因素，會使環(huán)境危害更大。雖然人工智能的碳足跡通常是一個被忽視的因素，但在開發(fā)和部署人工智能技術(shù)時，這考慮是至關(guān)重要的，因為這是一個核心考慮因素。

9.濫用的可能性

人工智能被賦予了終極力量，可以用于積極和消極的事情。關(guān)鍵是，有時候，專家指出人工智能的有益應(yīng)用，也可能被用于錯誤的目的。人類可以通過人工智能被監(jiān)控和識別，人工智能可以利用深度偽造和錯誤信息，這些都是可能損害個人和社會的東西。

10.人工智能的局限性

盡管達到了更高的進程水平，人工智能仍然存在缺陷。人工智能系統(tǒng)可以出色地執(zhí)行特定任務(wù)，但也會遇到一些挑戰(zhàn)。即使是專家也可能傾向于忽視或削弱這些不足。