人工智能仍然存在5个未解决的问题

人工智能（AI）已成为现代生活的常见特征，带来了更高效的系统和服务，提升了我们的生活水平。在医疗保健、交通运输、金融和电子商务等不同领域，技术进步已被应用来增强行业功能。例如，在医疗保健领域，AI被用于患者记录管理、疾病诊断甚至手术程序。与此同时，在汽车工业领域，自动驾驶汽车是AI技术的典型例子，电子商务平台则利用它来为客户提供个性化的产品推荐。

尽管人工智能技术具有许多优点，但也存在一些缺点。错误应用这项技术可能导致不正确的输出，这通常被称为“垃圾输入，垃圾输出”。此外，还需要解决物流方面的问题，例如需要熟练员工和实现企业期望成果所需的高昂成本。

尽管AI技术在各种商业场景中展示了其有效性，但它仍面临着几个尚未得到解决的挑战。本文概述了AI面临的五大挑战，包括其可能的影响以及目前解决这些问题的努力。

偏见

人工智能（AI）中固有偏见的概念被广泛认可。这存在着歧视的风险，包括住房、就业和法律系统等各个领域。例如，在招聘中使用AI筛选求职者的亚马逊公司发现许多女性申请者被标记为不合适。这种偏见源于用于训练AI算法的数据的不足。

下面的视频演示了女性也会受到面部识别技术的歧视。

随着人工智能（AI）技术在我们的日常生活中不断融合，人们越来越担心偏见的持续存在。对于用户来说，具备识别偏见，理解机器产生结果的局限性的知识非常重要。克服偏见问题是可行的，但可能需要额外的资源和工作人员。

技能不足的劳动力

IT行业目前正面临资格合格候选人短缺的问题，这使得为企业招聘合适的专业人员成为一项挑战。尽管预计可用人才将增加，但仍缺乏专业AI数据科学家。因此，某些公司正在投资于定制的员工培训和发展计划，以填补其人才缺口。虽然这是一项需要耐心的长期解决方案，但可能有助于缓解当前的劳动力短缺。

这是一个昂贵且耗时的过程

人工智能相关的费用可能很大，特别是在早期阶段。这些支出可以包括硬件、软件和新招募人员的培训，以及可能的设备采购。这些已经相当大的成本可能已经因为对这种技术的更高需求而进一步增加，比如比特币挖掘。

遗憾的是，这只是AI实施过程的开始。AI系统的操作人员必须花时间对系统进行培训，这可能需要几周甚至几个月，具体取决于手头的任务。此外，收集、组织和分类数据是一个耗时的操作。虽然利用现有数据集可以减少所需的工作量，但如果当前数据集不合适，可能需要构建新的数据集。

安全

在网络安全领域应用人工智能技术具有增强安全措施和同时产生新威胁的潜力。人工智能程序可能会遇到的关键威胁如下所述。

• 未经授权的入侵：

  恶意攻击者可能利用音频记录、图像和面部识别技术来欺骗语音和面部识别系统，从而非法获取敏感信息的访问权限。

• 不准确的预测：

  黑客可以有意识地向AI输入欺骗性数据以生成虚假预测。

• 操纵信息：

  更改数据集可能导致得出不正确的推论。为了防止这种情况，企业应该建立严格的特权访问管理（PAM）程序。

• 可转让的知识：

  在这种情况下，黑客欺骗了一个已被编程执行特定任务的人工智能，从而获得可以在其他地方利用的知识。

• 在线用户操纵：

  操作人工智能系统（AI）具有潜在风险，恶意行为者可能试图通过提供虚假数据或训练其产生错误结果来操纵它。

数据隐私是安全的一个关键方面。负责管理人工智能系统的人有责任保护用户数据的机密性，特别是个人或财务信息。相反，如果安全措施不足，系统可能会容易受到攻击和敏感信息可能会被盗取。

道德准则

尽管人工智能（AI）在逻辑推理方面非常熟练，但它可能不符合道德准则，因为AI并未被设计成理解道德准则。因此，工程师们无法教会AI识别人类行为。因此，使用算法做出的AI决策可能会与人类伦理价值观相冲突。

雇佣人工智能（AI）引发了许多伦理上的问题。例如，员工可能会感到担忧其职位被AI系统取代。企业是否有道德上的正当理由自动化职位，尽管可能存在高失业率的可能性？此外，自动驾驶汽车可能会危及行人，允许儿童使用此类车辆是否符合伦理责任？此外，由人工智能提供支持的监视技术可能构成侵犯隐私的行为；这些活动是否应被认为是道德上可接受的？

此外，对于那些使用AI系统的人来说，这些系统如何得出它们的结论并不总是清楚的。由于人工智能（AI）越来越多地为无法解释的决策负责，部分原因是由于AI的不透明性。

AI问题对小型企业构成难题。

上述阻碍对于大型企业来说是一个重大的障碍，也可能阻止小型企业采用 AI 解决方案，因为他们可能没有必要的资源、培训或手段来处理招聘中的偏见。

选择不使用人工智能（AI）技术的小企业在竞争方面可能会处于不利地位。然而，获得AI资源的可访问性仍然可能存在挑战。

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