如今，人工智能(AI)已經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勢，但可能不會很快提到這項技術的問題。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

雖然人工智能系統可以使數字更精確的許多倍,但并非完美無瑕。人工智能模型從大量的數據集中學習，其性能與這些數據的數量和多樣性密切相關。訓練數據中的偏差同樣可以轉化為人工智能的結果，人工智能也可以模仿人類的錯誤。

2.數據私隱問題

人工智能系統需要大量的數據才能有效地運行。盡管呈現的數據經常是匿名的，但仍然存在與隱私和數據安全相關的問題。在無意中，人工智能系統可能會通過暴露敏感信息來侵犯數據隱私，這反過來又會導致缺乏匿名性。

3.工作調動

由于自動化是人工智能的主要問題之一，許多原本由人類執行的任務將不再需要。人工智能可以顯著提高生產力和效率，但也可能對現有職位構成威脅。在某些行業和工作職能中，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常忽略這個維度。

4.道德考慮

人工智能引發了一系列道德問題，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)技術的開發或部署中被提及。

5.黑匣子問題

許多人工智能系統已經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使用哪些確切的數據集來做出此類決策。“黑匣子”綜合癥是對人工智能系統信任的最大問號，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的工具，這些系統實際上是不受保護的，使之對惡意行為者構成威脅。不可否認的是，專家分享的有關這些安全風險的信息數量有限;然而，隨著人工智能的發展和部署，它們需要被仔細考慮。

7.人類監督的必要性

人工智能機器可以自己完成多項任務，然而也必須接受人工監控。在訓練和維護人工智能系統、在人工智能系統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，但在開發和部署人工智能技術時，這考慮是至關重要的，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。關鍵是，有時候，專家指出人工智能的有益應用，也可能被用于錯誤的目的。人類可以通過人工智能被監控和識別，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。人工智能系統可以出色地執行特定任務，但也會遇到一些挑戰。即使是專家也可能傾向于忽視或削弱這些不足。