讓我們來了解人工智慧的缺點，以了解錯誤是否會導致混亂或破壞。
人類的發展和成長很大程度上依賴人工智慧技術，這一點毋庸置疑。而關於人工智慧術語，我們已經為最常用的人工智慧術語創建了詳細的人工智慧術語表，並解釋了人工智慧的基礎知識，以及人工智慧對組織和其他人的風險和好處。因此，現在是時候探索人工智慧的缺點了。這樣當事情不順利時，可以有所準備。
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隨著人工智慧在日常生活中越來越普遍，人工智慧對社會和我們日常生活可能產生的影響是每個人都必須討論的話題。除了社會影響，人工智慧技術的使用也有各種挑戰和缺點。如果我們把所有瘋狂的想法也算在內，清單應該是這樣的：
在當今，我們傾向於認為科技具有超級力量，可以解決我們現在或將來面臨的所有問題。或者，反過來說，擁有一些我們可以想像的最糟糕的問題。
人工智慧比人類智慧好嗎？讓我們來探索一下。
失業
除了創造就業機會，人工智慧也可能導致一些工作機會的流失。失業是人工智慧最大的缺點之一。專家提出的計算機最終將在許多領域超越人類的理論是一個突出的理論。
###事實是，這已經開始發生了。隨著電腦在企業中變得司空見慣，包括金融機構、零售店、報紙和工廠。 ######雖然人工智慧目前處理簡單的日常工作，如管理裝配線、分類和分析數據等，但預計不久將處理更複雜和重要的程序，如設計。 ######高成本######如果是客戶，則很少需要購買AI工具。但若是想在業務中使用AI，情況完全不同。這是嚴重影響企業的人工智慧的缺點之一。 ######鑑於創建設備的工程複雜性，設定基於AI的設備、電腦等涉及巨大的成本。此外，高昂的成本不止於此，因為維修和維護可能要花費數千美元。 ######知道Apple花了多少錢研發其虛擬個人助理SIRI嗎？該軟體的收購花費了驚人的2億美元。 ######毫無疑問，每個組織都可以使用負擔得起的AI解決方案。然而，開發或實現一些最複雜的系統或專門的機器學習模型可能非常昂貴。 ######人工智慧偏見######由於人類創造了人工智慧演算法，任何有意或無意在演算法中插入偏見的人都可能這樣做。 ######如果AI演算法的開發存在偏差，或者用作演算法訓練集的資料存在偏差，則它們將產生有偏差的結果。這個現實可能會產生無法預料的影響，類似於歧視性招募做法和微軟的種族主義Twitter聊天機器人所帶來的影響。企業必須在創建人工智慧演算法時適當地設計和訓練它們。 ######使人類懶惰######人工智慧的應用程式使大多數工作自動化，導致人類變得懶惰。人類有沉迷於這些創作的傾向，這對後代來說可能是個問題。這是嚴重影響未來的人工智慧的缺點之一。 ######無情感######毫無疑問，機器比人類更有效地執行任務，但無法取代加強團隊的人際關係。 ######與人建立聯繫的能力對於團隊管理至關重要，這是機器無法複製的。 ######機器只能完成其已經開發或編程的任務；如果被要求完成其他任何事情，經常會失敗或提供無用的結果，這可能會產生重大的負面影響。這就需要人情味。 ###儘管人工智慧具有造福環境的潛力，例如，透過創建可以匹配能源需求的智慧電網或智慧低碳城市。但在當今，人工智慧的缺點之一是，由於其高能耗，會嚴重危害環境。
根據一項研究，訓練單一AI模型會產生300,000公斤的二氧化碳排放量，從紐約到北京往返125次航班的排放量，或者是典型（美國）汽車生命週期排放量的五倍。
雖然科技使地球變得比以往任何時候都小，但這也意味著，需要在各國之間就管理人工智慧技術的新法律和法規達成一致，以允許安全和富有成效的跨境互動。
由於我們不再處於泡沫中，一個國家的人工智慧政策很容易傷害他國。
人工智慧加速了進步，在許多情況下，超越了人類的理解能力。
由於人工智慧系統看待世界的方式，自動化使得人類更難發現諸如網路釣魚、將病毒引入軟體以及操縱人工智慧系統以獲取個人利益等邪惡行為。
可能會有新的人工智慧形式的恐怖主義需要應對，例如自主無人機和機器人群的發展、遠端攻擊或奈米機器人的疾病傳播。
人工智慧的有效性取決於其資料的數量和口徑。如果缺少足夠的數據，手機的最新AI軟體將給出低於標準的結果。
商業也是如此。許多企業在使用任何客製化的AI模型或AI工具之前，都需要少量的資料。
此外，數據必須準確且純粹。可能需要大量的努力和資金才能使內部數據為AI做好準備。
唯一的例外是使用外部資料集的AI程式。目前有很多這樣的工具，或是使用專有演算法從Web來源收集數據，或是使用供應商擁有的專有數據集。
關鍵的第一步是弄清楚AI解決方案需要哪些資料。而弄清楚這一點並不總是簡單或快速的。
這樣的情況激發了許多好萊塢作品的創作靈感。儘管認為電腦將與人類為敵過於戲劇化，但擔心人類無法理解機器決策背後的動機的情況更有意義。
人工智慧無法從經驗中學習；如果再次給出相同的命令，將完成相同的任務。隨著時間的推移，可能會導致磨損。人工智慧儲存了大量數據，但無法以與人類智力相同的方式存取或利用。
人類的創造力是機器無法比擬的。人工智慧可以讓從數據中學習變得更容易，但其不能讓機器與人類的智慧和能力完全匹配。根據創建者分析的複雜程度，人工智慧驅動的機器輸出的準確性會有所不同。
基於人工智慧的機器的智慧和創造力，取決於人類開發演算法的智慧和創造性程度，儘管人工智慧可以與物聯網、大數據、改進的感測器等其他技術結合使用，以提供最大的自動化。因此，人工智慧受到規則和演算法的約束，無法表現出人類層面的創造力。
人工智慧的另一個缺點是錯誤訊息的激增。
未來有針對性的錯誤訊息策略將越來越多地包含深度偽造，危及民主進程，使社會兩極化。線上機器人可以創建虛假文本，例如修改新聞故事，以推送欺騙性想法或推文，助長了這些錯誤訊息的擔憂。
大型科技公司控制著人工智慧。在全球範圍內從事人工智慧業務的公司是有風險的，因為其將極大地影響人工智慧技術的發展方向。由於它們在搜尋、社交媒體、線上購物和應用程式商店中的主導地位，這些企業幾乎完全壟斷了用戶資料。
他們越來越多地成為其他市場人工智慧的主要供應商。這種權力不平衡使民選政府面臨被強大的科技公司所統治的風險。
讓我們看看一些產業，並確定人工智慧的負面影響。
人工智慧在醫療保健中的優點 |
人工智慧在醫療保健中的缺點 |
減少人為錯誤 | # 實施成本 |
即時資料 |
失業 |
| ################################################ ########## 24×7全天候可用############ 需要人情味################## 降低訓練和營運成本############ 沒有情緒################## 數位協助########### 誤診# ################# 減輕醫生壓力############# 濫用導致威脅### | |
節省時間與資源 |
# 缺乏開箱即用的思考 |
# 加速決策速度 |
#人工智慧在教育中的優點 |
人工智慧在教育中的缺點 |
# 有組織的訊息 |
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| ## 缺乏人情味 | 客製化教學 |
| 教師失業 | |
| 沉浸式學習 | |
| 實作成本############ 自適應學習################################################################################################################################################################ ####### 人工智慧成癮################## 智慧節制############ 資料需求########### ############# 虛擬實境學習############ 降低創造力################## 無偏誤分數############ 維修問題################### 7/24助理#### | |
提升課程品質 |
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更好的調度 |
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| 減少人為錯誤 |
#人工智慧在會計中的優點 |
人工智慧在會計中的缺點 |
# 更好的洞察力 |
尋找正確的演算法 |
更快 |
會計師失業 |
| 實施成本 | |
資料需求 |
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#人工智慧在商業中的優點 |
人工智慧在商業上的缺點 |
# 減少人為錯誤 |
# 實施成本 |
即時資料 |
失業 |
| ## 24×7全天候可用 | 依賴 |
| 降低成本 | |
| ######################### #### 缺乏創意################## 業務流程自動化############ 精確度問題################################################################################################################# ########## 提升資料安全性############ 安全性################## 節省時間與資源# ########### 缺乏開箱即用的思維################## 改善顧客體驗### | |
預測分析 |
除了以上的缺點，以下來比較一下人工智慧的優缺點：
人工智慧的優點 |
」人工智慧的優點 |
| 人工智慧的缺點 | 減少人為錯誤 |
| 實施成本 | # 高精準度工作 |
| 失業 | 24×7全天候可用 |
| 未來對人類的威脅 | |
降低訓練與營運成本 |
|
數位協助 |
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| ######### 幫助重複性工作############ 濫用導致威脅#### ############### 改善流程############# 讓人類變得懶惰################################ ## 加速決策速度### | 無情緒 |
# 日常應用 |
缺乏開箱即用的思維 |
新發明 |
每一項新發現或新進步都有其利弊，但身為人類，我們有責任管理並利用發明的優勢來改善世界。
我們必須記住，數位轉型需要權衡取捨，有些取捨是有益的，有些取捨有時可能會導致挫折。上述缺點不應阻止我們最大程度地利用人工智慧。
人工智慧讓世界變得更美好的潛力是巨大的。確保AI不會被過度利用至關重要。人工智慧有利有弊，但不可否認的是，其對全球經濟產生了重大影響。
就像其他所有技術一樣，人工智慧也有自己的一系列問題。然而，如果認為所有這些問題——包括失業問題，可能會隨著人類技能的提高而解決——將隨著時間的推移而解決，也不會過於悲觀。
與資料架構師、雲端運算、資料工程師和機器學習工程師一樣，人工智慧職業也很熱門，且呈上升趨勢。
以上是人工智慧的弊大於利嗎？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
