人工智能ai的问题(ai人工智能的弊端)
导读ai人工智能的弊端人工智能利与弊人工智能的利：(1)可以极大地提高工作效率：人工智能可以替代人力完成一些费时费力的任务，从而极大地提高工作效率。(2)提…ai人工智能的弊端人工智能利与弊
人工智能的利：
(1)可以极大地提高工作效率：人工智能可以替代人力完成一些费时费力的任务，从而极大地提高工作效率。
(2)提高决策质量：人工智能技术可以通过收集大量的数据，分析归纳出有效的决策，提高决策的质量。
(3)拓宽知识面：人工智能可以让我们获得更广泛的知识，从而提升我们的知识面。
人工智能的弊：
(1)可能取代人力：随着人工智能的发展和应用，很多传统行业中的劳动力可能会受到影响，甚至被取代。
(2)安全性问题：由于人工智能技术存在漏洞，可能会导致数据泄漏和安全漏洞。
(3)缺乏人性：由于人工智能技术缺乏人类的情感思维，因此无法完全取代人类进行决策。
ai人工智能的优点正面儿影响就是可以解放人类，让机器从事一些重复枯燥的一些工作。负面影响呢就是可能会产生错误，而且会加剧人们和人们之间的冷漠。
人工智能的弊和利这个问题我思考了很久，任何事情都有两面性，科技的飞速发展带给我们的好处是生活质量的大幅度提高和办事效率的提高，相比工业革命之前的农耕时代，人类的生产活动已经发生了彻底的改变，以前需要手工的工作，现在基本完全可以让机器(人)代替，生产(工作)效率更是百倍千倍的提高，以交通为例，骡马、行船时代，人类的行进速度，最快的快马也不过日行800里(400公里/24小时)，也就是33公里/小时，现在的电动车都能达到这个速度，更别说高铁、飞机了，但缺点也很明显，如我们日常上下班，步行虽然慢，但基本不用花钱，买个自行车要几百，电动车要几千，汽车要几万(百万千万)，效率提高的同时成本也增加了，再一个就对地球的整体破坏，如我们熟悉的石油都是从地球深处开采的，稀有金属需要把大山炸掉，把地面开挖几千米深，工业化带给地球的危害也在慢慢显现，如气候变暖，冰山融化，海平面上升对陆地的侵蚀等。
人工智能的弊处是什么有利：如果自己作为兼职在保险公司挂个工号，那么可以多条挣钱的路子，增加收入。
弊端：
一、在职期间无法入职其他金融业工作（金融业只能有一个工号）。
二、即使之后离职，对入职其他保险公司也有影响。
三、你的工号中包含有你的信息资料，部分信息资料对客户是公开的。
人工智能的坏处?人工智能的利与弊
一、人工智能技术的发展对我们的益处
1、商业价值很高
一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；
2、带来更多新的工作机遇
就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；
3、人工智能让人类生活更美好
比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；
二、人工智能带给我们的弊端
1、大规模的失业
人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；
2、对人类的一次大淘汰
人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；
3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧
人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；
对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能
ai人工智能的利弊至于人工智能好不好，这个问题没有绝对的答案，因为它对于不同的人和不同的用途来说，可能有不同的看法和效果。
人工智能可以带来很多便利，如智能语音助手、自动驾驶汽车、智能家居、医疗影像诊断等等，改善了我们的生活品质和工作效率。
但同时，人工智能也带来了一些挑战和问题，如数据隐私、社会就业结构变化、机器替代人力等等。因此，我们需要认真权衡其利弊，做出更加明智、合理和负责任的选择。
ai人工智能的弊端有哪些人工智能的利与弊
一、人工智能技术的发展对我们的益处
1、商业价值很高
一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；
2、带来更多新的工作机遇
就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；
人工智能的利与弊
3、人工智能让人类生活更美好
比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；
二、人工智能带给我们的弊端
1、大规模的失业
人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；
人工智能的利与弊
2、对人类的一次大淘汰
人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；
3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧
人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；
对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能。
ai人工智能的弊端是什么第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。
要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。
人工智能在医疗领域的应用风险很大
随着科学技术进步，在医疗健康领域已有不少AI应用成功案例，譬如：新药研发、辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、医学影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究。
人工智能的发展毫无疑问受到了人们极大的关注，医疗领域一直以来，都希望通过人工智能的发展来提高医疗技术，使得行业发展更上一层楼。
据统计，目前在新药研发、辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究等十大领域，都有人工智能的实操案例。
虽然医学人工智能是发展的大趋势，但目前AI还有很多不成熟的地方，如果大规模在临床应用的话是很危险的。
人工智能要一分为二地看待。
一方面，从积极的态度看，医学人工智能目前是发展大趋势。大数据技术的发展使得AI已成为一个行业发展的必经之路和重要方向。
从需求上来说，无论是大医院的医生，还是基层医生，都需要一些辅助用具，都需要一些用以决策的数据依据。按照人的记忆能力，是没法完成数字化大规模运算和大规模记忆存储的，这是人脑的局限性，而机器正好弥补了人类的短板。
目前AI还处在非常初级的阶段，有很多不成熟的地方，包括数据模型的建立、数据的来源以及知识模型和知识标准等，这些方面都很初级。
而且，目前都是工程师在建立模型，很少有临床医学的专家参与这个过程。所以在这个阶段，AI还存在很多缺陷和风险，如果大规模临床应用的话是很危险的，因为医疗是不能出错的。
现在的AI是基于国际开源的一些公用的模型和算法，所以它局限在我们的语音识别、图像识别，对于很多其他逻辑数据的建立，目前还很难建造一个非常符合临床医学规律的数据模型。所以，这就需要更多的数学家参与到医学AI的开发中来。
在目前这个状态下，AI用在基层医疗上是不行的，是一个风险所在。或许很多大专家有判断能力，但是基层医生是没有判断能力的，你把这样一个机器给他，他无法判定是采取机器的建议还是拒绝机器的建议，这对诊断疾病来说就会有潜在风险。
同时，患者对医生的信任，不仅取决于医生的职业能力，还取决于其职业口碑。而口碑则与其服务患者的态度等个人特质相关。在这方面，人工智能显然还远远达不到医生的水平。
有经验的医生，会根据自己的经验，综合考虑病人的病情、病人本身的情况、家属的情况、甚至社会影响等因素，有选择性地给出诊断结果和治疗意见。而目前，人工智能则只能根据病人的数据分析给出“直接且冰冷”的通知。
即便用上更温和的声音和形象，还是很难达到病人的心里需求。因为患者除了想从医生那里的到专业诊断之外，还想从其诊疗过程中获得“能否治愈”等信息。而对于那些严重的、紧急的病人来说，由人工智能给出程式化的诊断结果，无形中可能降低其治疗信心。
现在AI的整个设计逻辑还存在短板，它是基于一种完全可控的、可知的、可预测的数学逻辑去建立的模型，换句话说，它是符合现代简单数学逻辑的，比如“1+1=2”的这种。
但我们的临床疾病很多情况下不是如此清楚的数学逻辑，它是因果关系，其中会涉及很多潜在的干扰因素，还有未知因素，所以目前建立起来的AI模型还无法模拟临床上的这种因果关系。
简单一句话就是，目前的AI不具备逻辑推理能力，因为人还不知道自己的逻辑推理是怎么算出来的。
从生物学上来说，我们对人的这些跳跃性思维还不完全掌握，我们看到科学界有很多报告也对AI的一些优点和弊端做了相关鉴定。一方面，AI具备大规模的运算能力、存储能力、深度搜索能力以及快速学习能力。
它目前解决的包括精确控制和远程操控，都是劳动密集型问题，也就是重复性的、简单逻辑很明确的工作关系。但是对临床诊断来说，它需要逻辑推理能力，这是AI的短板。所以目前整个AI的运用还有很大风险。
从思维方式上来说，积极的深度学习是一个连续性的学习，我们在人脑上叫连续性思维，但目前机器无法做到的是跳跃性思维。
比如，我们人类有个事情解决不了，睡了一觉后，第二天早上突然灵光一现，找到了解决方案，这种跳跃性思维目前从生理学上是怎么诞生的，我们并不知道，这是脑科学还没有解决的问题，所以无法用机器去模拟这种跳跃性思维，这时候就无法完成逻辑推理层面上的治病过程。
你不知道结果的可信性，你就无法判断这个结果在临床上是不是可以使用，这是目前AI最大的一个风险。所以我们要研究到底在医疗上采用什么样的方式去建立AI模型，这是当下科学界最紧迫的一个议题。
所以在医疗的AI应用上，不太建议从深度学习做起，不应该从过去发生的案例来进行深度学习，而是应该从我们已经确定的知识结构开始，这是两个方向。中国科学院的几名院士也提出，目前的AI深度学习不适合在医疗上应用。
人工智能的弊大于利吗
2022/9/816:11人工智能的弊大于利吗？千家网人工智能的弊大于利吗？
让我们来了解一下人工智能的缺点，以了解错误是否会导致混乱或破坏。
人类的发展和成长很大程度上依赖于人工智能技术，这一点毋庸置疑。而关于人工智能术语，我们已经为最常用的人工智能术语创建了详细的人工智能术语表，并解释了人工智能的基础知识，以及人工智能对组织和其他人的风险和好处。因此，现在是时候探索人工智能的缺点了。这样当事情不顺利时，可以有所准备。
人工智能的缺点：详细介绍
随着人工智能在日常生活中越来越普遍，人工智能对社会和我们日常生活可能产生的影响是每个人都必须讨论的话题。除了社会影响，人工智能技术的使用也有各种挑战和缺点。如果我们把所有疯狂的想法也算在内，列表应该是这样的：
失业
高成本
人工智能偏见
让人懒惰
无情感
环境影响
法规
安全
人工智能恐怖主义
海量数据需求
超越人类的风险
经验没有改善
缺乏创造力
虚假信息
大型科技公司的统治
当今，我们倾向于认为技术具有超级力量，可以解决我们现在或将来面临的所有问题。或者，反过来说，拥有一些我们可以想象的最糟糕的问题。
尽管这样的预测还为时过早，而且计算机距离成为我们未来幸福的主要威胁还有很长的路要走，但重要的是要注意人工智能并非没有缺点。
人工智能比人类智能好吗？让我们探索一下。
●失业
除了创造就业机会，人工智能也可能导致一些工作岗位的流失。失业是人工智能最大的缺点之一。专家提出的计算机最终将在许多领域超越人类的理论是一个突出的理论。
事实是，这已经开始发生了。随着计算机在企业中变得司空见惯，包括金融机构、零售店、报纸和工厂。
虽然人工智能目前处理简单的日常工作，如管理装配线、分类和分析数据等，但预计不久其将处理更复杂和重要的程序，如设计。
●高成本
如果是客户，则很少需要购买AI工具。但若是想在业务中使用AI，则情况完全不同。这是严重影响企业的人工智能的缺点之一。
鉴于创建设备的工程复杂性，设置基于AI的设备、计算机等涉及巨大的成本。此外，高昂的成本还不止于此，因为维修和维护可能要花费数千美元。
知道Apple花了多少钱研发其虚拟个人助理SIRI吗？该软件的收购花费了惊人的2亿美元。
毫无疑问，每个组织都可以使用负担得起的AI解决方案。然而，开发或实现一些最复杂的系统或专门的机器学习模型可能非常昂贵。
●人工智能偏见
由于人类创造了人工智能算法，任何有意或无意在算法中插入偏见的人都可能这样做。
如果AI算法的开发存在偏差，或者用作算法训练集的数据存在偏差，则它们将产生有偏差的结果。这一现实可能会产生无法预料的影响，类似于歧视性招聘做法和微软的种族主义Twitter聊天机器人所带来的影响。企业必须在创建人工智能算法时适当地设计和训练它们。
●使人类懒惰
人工智能的应用程序使大多数工作自动化，导致人类变得懒惰。人类有沉迷于这些创作的倾向，这对后代来说可能是个问题。这是严重影响未来的人工智能的缺点之一。
●无情感
毫无疑问，机器比人类更有效地执行任务，但无法取代加强团队的人际关系。
与人建立联系的能力对于团队管理至关重要，这是机器无法复制的。
机器只能完成其已经开发或编程的任务；如果被要求完成其他任何事情，经常会失败或提供无用的结果，这可能会产生重大的负面影响。这就需要人情味。
●环境影响
尽管人工智能具有造福环境的潜力，例如，通过创建可以匹配能源需求的智能电网或智能低碳城市。但在当今，人工智能的缺点之一是，由于其高能耗，会严重危害环境。
根据一项研究，训练单个AI模型会产生300,000公斤的二氧化碳排放量，从纽约到北京往返125次航班的排放量，或者是典型（美国）汽车生命周期排放量的五倍。
●法规
虽然技术使地球变得比以往任何时候都小，但这也意味着，需要在各国之间就管理人工智能技术的新法律和法规达成一致，以允许安全和富有成效的跨境互动。
由于我们不再处于泡沫中，一个国家的人工智能政策很容易伤害他国。
●安全
人工智能加速了进步，在许多情况下，超越了人类的理解能力。
由于人工智能系统看待世界的方式，自动化使得人类更难发现诸如网络钓鱼、将病毒引入软件以及操纵人工智能系统以获取个人利益等邪恶行为。
●人工智能恐怖主义
可能会有新的人工智能形式的恐怖主义需要应对，例如自主无人机和机器人群的发展、远程攻击或纳米机器人的疾病传播。
●海量数据需求
人工智能的有效性取决于其数据的数量和口径。如果缺少足够的数据，手机的最新AI软件将给出低于标准的结果。
商业也是如此。许多企业在使用任何定制的AI模型或AI工具之前，都需要少量的数据。
此外，数据必须准确和纯粹。可能需要大量的努力和资金才能使内部数据为AI做好准备。
唯一的例外是使用外部数据集的AI程序。目前有很多这样的工具，或者使用专有算法从Web源收集数据，或者使用供应商拥有的专有数据集。
关键的第一步是弄清楚AI解决方案需要哪些数据。而弄清楚这一点并不总是简单或快速的。
●超越人类的风险
这样的情况激发了许多好莱坞作品的创作灵感。尽管认为计算机将与人类为敌过于戏剧化，但担心人类无法理解机器决策背后的动机的情况更有意义。
●经验没有改善
人工智能无法从经验中学习；如果再次给出相同的命令，其将完成相同的任务。随着时间的推移，可能会导致磨损。人工智能存储了大量数据，但无法以与人类智力相同的方式访问或利用。
●缺乏创造力
人类的创造力是机器无法比拟的。人工智能可以让从数据中学习变得更容易，但其不能让机器与人类的智能和能力完全匹配。根据创建者分析的复杂程度，人工智能驱动的机器输出的准确性会有所不同。
基于人工智能的机器的智能和创造力，取决于人类开发算法的智能和创造性程度，尽管人工智能可以与物联网、大数据、改进的传感器等其他技术结合使用，以提供最大的自动化。因此，人工智能受到规则和算法的约束，无法表现出人类水平的创造力。
●虚假信息
人工智能的另一个缺点是错误信息的激增。
未来有针对性的错误信息策略将越来越多地包含深度伪造，危及民主进程，使社会两极分化。在线机器人可以创建虚假文本，例如修改新闻故事，以推送欺骗性想法或推文，助长了这些错误信息的担忧。
●大型科技公司的统治
大型科技公司控制着人工智能。在全球范围内从事人工智能业务的公司是有风险的，因为其将极大地影响人工智能技术的发展方向。由于它们在搜索、社交媒体、在线购物和应用商店中的主导地位，这些企业几乎完全垄断了用户数据。
他们越来越多地成为其他市场人工智能的主要供应商。这种权力不平衡使民选政府面临被强大的科技公司统治的风险。
让我们看看一些行业，并确定人工智能的负面影响。
人工智能在医疗保健中的优缺点
人工智能在医疗保健中的优点 人工智能在医疗保健中的缺点 减少人为错误 实施成本 实时数据 失业 24×7全天候可用 需要人情味 降低培训和运营成本 没有情绪 数字协助 误诊 减轻医生压力 滥用导致威胁 节省时间和资源 缺乏开箱即用的思维 加快决策速度
人工智能在教育中的优缺点
人工智能在教育中的优点 人工智能在教育中的缺点 有组织的信息 缺乏人情味 定制化教学 教师失业 沉浸式学习 实施成本 自适应学习 人工智能成瘾 智能节制 数据需求 虚拟现实学习 降低创造力 无偏见评分 维护问题 7/24助理 提高课程质量 更好的调度 减少人为错误
人工智能在会计中的优缺点：
人工智能在会计中的优点 人工智能在会计中的缺点 更好的洞察力 寻找正确的算法 更快 会计师失业 降低对人类专家的要求 实施成本 消除欺诈 数据需求 处理大数据 隐私和道德 7/24助理 减少人为错误
人工智能在商业中的优缺点：
人工智能在商业中的优点人工智能在商业中的缺点
减少人为错误实施成本
实时数据失业
24×7全天候可用依赖
降低成本缺乏创造力
业务流程自动化精度问题
提高数据安全性安全
节省时间和资源缺乏开箱即用的思维
改善客户体验
预测分析
人工智能的优缺点：
除了以上的缺点，下面来比较一下人工智能的优缺点：
人工智能的优点 人工智能的缺点 减少人为错误 实施成本 高精度工作 失业 24×7全天候可用 未来对人类的威胁 降低培训和运营成本 数据歧视 数字协助 不可持续 帮助重复性工作 滥用导致威胁 改善流程 使人类变得懒惰 加快决策速度 无情感 日常应用 缺乏开箱即用的思维 新发明
总结
每一项新发现或新进步都有其利弊，但作为人类，我们有责任管理并利用发明的优势来改善世界。
我们必须记住，数字化转型需要权衡取舍，有些取舍是有益的，有些取舍有时可能会导致挫折。上述缺点不应阻止我们最大程度地利用人工智能。
人工智能让世界变得更美好的潜力是巨大的。确保AI不会被过度利用至关重要。人工智能有利有弊，但不可否认的是，其对全球经济产生了重大影响。
就像其他所有技术一样，人工智能也有自己的一系列问题。然而，如果认为所有这些问题——包括失业问题，可能会随着人类技能的提高而得到解决——将随着时间的推移而得到解决，也不用过于悲观。
与数据架构师、云计算、数据工程师和机器学习工程师一样，人工智能职业也很热门，且呈上升趋势。
给作者点赞0VS0写得不太好人工智能的弊大于利吗？
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