专家不会告诉你的人工智能知识

人工智能(AI)已经成为我们生活中不可分割的一部分。例如,虚拟助理或无人驾驶汽车在道路上行驶的能力就证明了这一点。虽然专家们通常会指出人工智能的优势,但他们可能不愿意提及这项技术的问题。探讨一下人工智能专家不会告诉你的人工智能中的这些事情吧。

人工智能并非无懈可击

尽管人工智能系统可以使数字精确很多倍,但它们并非无懈可击。人工智能模型从庞大的数据集中学习,其性能与这些数据的数量和多样性密切相关。训练数据中的偏差同样会转化为人工智能的结果,而人工智能也会模仿人类的错误。

数据隐私问题

人工智能系统需要输入大量数据才能高效运行。尽管所提供的数据经常被匿名化,但仍然存在与隐私和数据安全相关的问题。人工智能系统可能会无意中泄露敏感信息,从而侵犯数据隐私,进而导致匿名性缺失。

工作岗位转移

由于自动化是人工智能的主要问题之一,许多原本由人类完成的任务将不再有必要。人工智能可以显著提高生产力和效率,但也可能对现有职位构成威胁。在某些行业和工作职能中,自动化程度可能比人们想象的要高,而专家们往往会在不经意间忽略这一点。

伦理考虑

人工智能引发了一系列伦理问题,这些问题始于对偏见和公平性的担忧,终于武器系统中的人工智能问题。专家们通常不会直接涉及这些伦理问题,除非在开发或部署人工智能技术时提到它们。

黑箱问题

许多人工智能系统已经达到了一定的复杂程度,这意味着即使是系统的制造者也不知道系统究竟使用了哪些数据集来做出这样的决定。黑箱 “综合症是人工智能系统信任度方面最大的问号,因为可能会出现人类无法理解决策是如何做出以及为什么做出的情况。

安全漏洞

人工智能系统不会给人独立于安全漏洞的感觉。然而,更令人担忧的是,人工智能可以成为访问其他系统的工具,而这些系统实际上是不受保护的,这就对恶意行为者构成了威胁。不可否认,专家们就这些安全风险分享的信息数量有限,但随着人工智能的发展和部署,我们需要仔细考虑这些风险。

人类监督的必要性

人工智能机器可以独立完成多项任务,但它们必须接受人类的人工监控。在培训和维持人工智能系统、在人工智能系统出现缺陷时进行干预或处理人工智能系统从未被教导过的情景时,人类的存在是必不可少的。

环境影响

训练人工智能模型需要消耗大量的 CPU 能量,而 CPU 能量作为主要元素,会对环境造成更大的危害。虽然人工智能的碳足迹通常是一个被忽视的因素,但在开发和部署人工智能技术时必须考虑到这一点,因为这是一个核心考虑因素。

滥用的可能性

人工智能被赋予了终极力量,有可能被用于积极和消极的方面。问题是,有时专家们在明确指出人工智能的有益用途时,也许并没有总是告诉我们人工智能可能会被用于错误的目的。人类可以通过人工智能被监控和识别,人工智能可以利用深度伪造以及错误信息,而这些都会对个人和社会造成损害。

人工智能的局限性

尽管人工智能已经发展到了更高的水平,但它仍然存在缺陷。人工智能系统在执行特定任务时令人钦佩,但也会遇到一些挑战。即使是专家也可能倾向于忽视或削弱这些缺陷。