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由于数字化的进步，世界目前正在经历数据的爆炸式增长，这使得决策过程变得越来越复杂。现代决策融合了人工智能、大数据和机器学习等各种技术，它们在速度、可扩展性和粒度方面具有显著优势。然而，采用人工智能技术也有缺点。本文通过系统地回顾和综合文献，揭示了人工智能可能产生的潜在负面结果。本文全面概述了隐私、厌恶、问责制、透明度和可解释性以及偏见，以深入了解在决策中使用人工智能的阴暗面。研究结果表明，要解决人工智能阴暗面的这些问题，透明度和可解释性是核心。通过提供解释、确保隐私和推广透明算法，我们可以缓解这些问题并创造可持续的人工智能。让我们能够充分利用其潜力，同时最大限度地降低风险并实现收益最大化。本文旨在通过展示这一领域的广泛图景和理解，为现有的人工智能支持决策文献做出贡献。根据研究结果，提出了人工智能决策未来研究的方向，以提高关于如何减轻在决策中使用人工智能的风险的知识。
人工智能的阴暗面
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