ai產品的演算法缺陷

① AI換臉帶來了哪些弊端

事實上，這項江湖人稱「deepfake」自動換臉的技術出現已經不是一兩天了，這是一項依託於 AI 技術的視頻合成工具。早在 2014 年，deepfake 的雛形 " 生成對抗網路（GAN）" 已經誕生，並在 2016 年孵化出 Face2Face，可以把一個人的面部表情移植到另一個人臉上。

盡管人們對AI換臉的安全隱患頗感擔憂，但這項技術在影視製作行業仍然有相當大的作用。曾經電影《速度與激情 7》遭遇保羅沃克變故後，為了讓他回歸片方用了替身 + 動態捕捉 +CGI 動畫的方式，以保羅的兩位弟弟為替身，最終讓觀眾在大屏幕上重新看到保羅沃克，避免了其突然逝去造成的影片夭折遺憾。此外，AI換臉技術在技術做後期特效階段也能節省較大的人力物力，提高製作效率。

技術的發展像一把雙刃劍，嚴格的監管、合理的使用才能真正讓技術推動社會發展，讓生活更智慧便捷。

② 吳恩達表示AI是時候從大數據轉向小數據了，目前面臨著哪些困難

對於應用人員的技術要求比較高。目前很多人工智慧產品需要進行二次開發（編程），這個過程往往需要使用者有一定的技術積累，這也是導致當前人工智慧產品落地困難的一個重要原因，尤其是對於廣大的中小企業用戶來說，搭建一個技術團隊往往並不現實。要想解決人工智慧產品（軟體）存在的這些問題，除了要完善目前人工智慧產品的應用場景之外，還需要行業專家參與到人工智慧產品的研發中，這是解決人工智慧產品落地應用的必要環節。隨著當前不少人工智慧開發平台的推出，未來將有大量的人工智慧應用推向市場，這也會在很大程度上推動人工智慧產品的落地應用進程。

③ 人工智慧有什麼缺陷

第一脆弱性。人工智慧系統還無法超出場景或語境理解行為，雖然在下棋或游戲等有固定規則的范圍內不會暴露出這一弱點，但是一旦場景發生變化或這種變化超出一定范圍，人工智慧可能就立刻無法「思考」。

第二、不可預測性。用戶無法預測人工智慧會做出何種決策，這既是一種優勢，也會帶來風險，因為系統可能會做出不符合設計者初衷的決策。

第三、安全問題和漏洞。機器會重結果而輕過程，它只會通過找到系統漏洞，實現字面意義上的目標，但其採用的方法不一定是設計者的初衷。例如，網站會推薦一些極端主義視頻，因為刺激性內容可以增加瀏覽時間。再如，網路安全系統會判斷人是導致破壞性軟體植入的主要原因，於是索性不允許人進入系統。

第四、人機交互失敗。盡管讓機器提供建議，由人類做最後決策，是解決人工智慧某些弱點的常用方法，但由於決策者對系統局限性或系統反饋的認知能力不同，這一問題並不能得到根本解決。

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當計算機出現後，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以後的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。

例如，1997年5月，IBM公司研製的深藍（DEEP BLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作，計算機以它的高速和准確為人類發揮著它的作用。

人工智慧始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。

④ 令人忌憚的人工智慧，藏著哪些不可測的風險

當人們看到像人類一樣反應的機器，或者像人類一樣執行戰略和認知壯舉的計算機，模仿人類的聰明才智時，他們有時會開玩笑說，未來人類將需要接受機器人霸主。但這個玩笑背後隱藏著不安的種子。從1968年的《2001:太空漫遊》(2001:A Space Odyssey)到2015年的《復仇者聯盟:奧創紀元》(Avengers: Age of Ultron)，科幻小說寫作和流行電影都對人工智慧(AI)進行了推測，人工智慧超越了創造者的期望，擺脫了他們的控制，最終戰勝並奴役了人類，或將人類作為滅絕的目標。在6月5日回歸的AMC科幻劇《人類》中，人類和人工智慧之間的沖突是主角和主角。

或許，如果人們能拋開對敵意人工智慧的恐懼，他們會更願意承認它的好處。例如，增強的圖像識別演算法可以幫助皮膚科醫生識別出有潛在癌變的痣，而自動駕駛汽車有一天可以減少車禍死亡人數，其中許多是人為失誤造成的。但在自我感知的人工智慧的「人類」世界中，對有意識人工智慧的恐懼引發了人工智慧與人之間的暴力沖突，人類與人工智慧之間的斗爭可能會繼續展開，並升級——至少在目前這個季節是如此。

⑤ 人工智慧的優勢和缺點各是什麼

1、人工智慧的優勢
人工智慧軟體的主要優點之一是它是高度自編程的。自編程意味著不再需要人工監督整個過程。因此，這節省了時間和人工成本，並因此減少了人為錯誤。過去，人為錯誤是任何項目中的重要因素。但是，在人工智慧應用中，幾乎可以消除人為錯誤。
人工智慧技術的另一個優勢是，它可以作為一個集體單元發揮作用。人類形成計算機網路，但是人工智慧設備是完全自治的。這意味著一台機器可以同時執行多個任務。此外，藉助人工智慧技術，可以同時訪問整個數據集，而不會出現任何延遲。
人工智慧的最大優點是它可以節省大量的人工成本，因為它需要更少的體力勞動和更多的智力勞動。它也可以用於所有類型的任務，包括基於事實的決策而不是基於情感的決策，這對企業的決策非常有利。
2、人工智慧的缺點
隨著技術的不斷提高，這些過程速度和准確性的提高將非常有用，但也可能導致員工減少對人類的依賴，而更多地依賴於計算機。人工意識的最大缺點之一是它會完全破壞人類的機能。
此外，盡管人工智慧可能在關鍵的決策過程中很有用，但它可能會否定人類參與這些討論的需求。因此，使用AI的一個主要缺點是，決策過程中的某些步驟仍然需要人工。而且，由於沒有人為干預，可能會導致錯誤和偏見，因此不可避免地需要人為干預。
人工智慧的另一個缺點是，一旦人工智慧發展，對其進行修改就變得超出了人類的可能性。因此，一旦它發展成為一個大型資料庫，人們將無法從中刪除數據。此外，隨著資料庫大小的增加，查詢的數量也會增加，結果的質量可能會降低。因此，很難預測人工智慧將適合哪種類型的查詢。

⑥ 人工智慧的利與弊分別是什麼

1、人工智慧的利

目前人工智慧已經為人類創造出了非常可觀的經濟效益，人工智慧可以代替人類做大量人類不想做、不能做的工作，而且機器犯錯誤的概率比人低，並且能夠持續工作，大大的提升工作效率。

雖然可能會帶來大量的失業，但是這本來就是社會前進必須經歷的過程，當新技術被發明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什麼不可替代的價值了。

⑦ AI（人工智慧）和BI（商業智能）各有哪些優缺點

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。

未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平台，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。

對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。

對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在 IT 信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。

⑧ AI在識別人類情緒方面存在嚴重缺陷，如何解決這一問題

隨著人工智慧被用來做出更多關於我們生活的決定，工程師們已經找到了使其更具情感智慧的方法。這意味AI可以識別人類自然產生的一些情緒，最明顯的是，掃描一個人的臉部並知道他們當時的感受。

人工智慧的核心訴求是讓機器實現對人類的意識、思維的信息過程的模擬，能以人類智能相似的方式作出反應。這就需要從人類的IQ和EQ兩個維度對人工智慧進行審視，而目前大部分人工智慧所從事的研究僅限於傾向IQ方向的模式識別，通過自然語言處理、機器學習、模式識別、物聯感知、邏輯推理等技術的綜合應用，使機器具備一定的邏輯思維判斷能力。但目前，人工智慧情緒識別離開人類的干預，對復雜的情感的理解和表達能力，依然面臨著困境。

情緒歷史學家Thomas Dixon卻對此表示非常樂觀，他認為對於AI來說，情緒產生的機制可能類似於對大腦提取的眾多因素進行加權計算，只要清楚不同文化、不同個體各因素的權重系數，情緒識別的難題也就迎刃而解。

⑨ 人工智慧的安全評估和評測包括哪些方面的內容

隨著人工智慧的高速發展，這不僅為企業帶來了一定的好處，同時還存在一些安全風向，為了能夠深入了解人工智慧，需要明白人工智慧技術的安全風險包括哪些類型？該如何應對這些風險？

人工智慧的安全類型分為數據安全和演算法安全。數據安全分為三個部分，數據隱私、數據質量、數據保護。無論是訓練機器所需的現場數據還是以後用它做服務的數據，數據的質量十分關鍵。

演算法安全包括三個方面：

第一是魯棒性，環境發生變化能夠具有相應的韌性；

第二是可解釋性，包括代碼功能正確性、對抗樣本影響；

第三是可靠性，包括問題目標影響，軟硬體平台依賴。

為應對人工智慧的安全風險，可以圍繞以下七個方面加強應對：

第一，演算法可解釋性。在需要了解或解決一件事情的時候，可以獲得我們所需要的足夠的可以理解的信息。黑盒演算法缺乏透明性和可解釋性，難以分析和驗證。因此，需要進行建模前的數據可解釋性分析，構建可解釋性的模型，並開展模型部署後的可解釋性評估。
第二，隱私保護。人工智慧演算法存在矛盾，隱私保護與知識挖掘之間不完全一致，數據挖掘可能會挖掘到個人隱私。
第三，公平建模。在演算法實踐過程中，無論在採集階段、學習階段、部署階段都存在所謂的公平問題，最後建設模型希望能夠實現統計公平、個體公平、因果公平。
第四，可信驗證。可信驗證的引擎主要是對人工智慧系統做驗證、模擬、測試，這是一種很重要的智能手段，通過提供系統性訓練和測試的可信保證，從而對成果進行定量形式化驗證。
第五，主動防禦。雖然被攻擊方在明處，攻擊方在暗處，但是被攻擊方同樣也有手段保護自己，通過安全評估、威脅者理解、預測手段等進行主動防禦。
第六，倫理法律。人工智慧倫理和治理成基本共識，國際社會探索建立廣泛認可的人工智慧倫理原則。
第七，系統倫理。這其中既包含了哲學倫理的思考，也包括理論研究、工程學的考慮。