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。
