如今，人工智慧(AI)已經成為我們生活中不可分割的一部分。專家常常會指出人工智慧的優勢，但可能不會很快提到這項技術的問題。本文將深入探討人工智慧專家不願意透露的隱藏秘密。
人工智慧系統可以利用大量資料集學習，提高數字的準確性，但並非完美無缺。人工智慧模型從大量資料集中學習，其效能與這些資料的數量和多樣性密切相關。透過訓練資料中的偏差同樣可以轉化為人工智慧的結果，人工智慧也可以模仿人類類的錯誤。
人工智慧系統需要大量資料才能有效運作。儘管現有資料經常是匿名的，但仍存在與隱私和資料安全相關的問題。在無意中，人工智慧系統可能會透過洩漏敏感資訊來侵犯資料隱私，這反過來可能會導致缺乏匿名性。
自動化是人工智慧的一個主要問題之一，許多原本由人類執行的任務將不再需要。人工智慧可顯著提高生產力和效率，但也可能對現有職位構成威脅。在某些產業和工作職能中，自動化程度可能比人們想像的還要高，專家可能不一定也常常忽略這個維度。
人工智慧引發了一系列道德問題，這些問題始於對偏見和公平的擔憂，最終以武器系統中的人工智慧問題告終。專家通常不會直接涉及這些道德問題，除非在人工智慧技術的開發或部署中被提及。
許多人工智慧系統已經達到了一定程度的複雜性，這意味著即使製造商也不知道系統使用哪些確切的資料集來做出此類決策。 「黑盒子」症候群是對人工智慧系統信任的最大問題，因為可能存在人類無法理解解決策是如何以及為什麼做出的情況。
人工智慧系統並不會給人一種獨立於安全漏洞的感覺。相反，更令人擔憂的是，人工智慧智慧可以成為存取其他系統的工具，這些系統實際上是不受保護的，使其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資訊數量有限；然而，隨著人工智慧的發展和部署，它們需要被仔細考慮。
人工智慧機器可以自己完成多項任務，而且必須接受手動監控。在訓練和維護人工智慧系統時，在人工智慧系統有缺陷時進行幹預，或處理從未經過其如何處理的場景時，人類的存在是必不可少的。
為了訓練人工智慧模型需要高效率的CPU功率，這是主要因素，會使環境危害更大。雖然人工智慧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慧技術時，這考慮是至關重要的，因為這是一個核心考慮因素。
人工智慧被賦予了終極力量，可以用於積極和消極的事情。關鍵是，有時候，專家指出人工智慧的有益應用，也可能被用於錯誤的目的。人類可以透過人工智慧被監控和識別，人工智慧可以利用深度偽造和錯誤訊息，這些都是可能損害個人和社會的東西。
儘管達到了更高的進程水平，人工智慧仍然存在缺陷。人工智慧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於忽視或削弱這些不足。
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