机构名称：
¥ 1.0
• 数据质量和偏见：AI 和 ML 模型的有效性在很大程度上取决于训练数据的质量和代表性。数据集固有的偏见可能会导致歧视性或不准确的结果。确保数据集多样化、无偏见对于缓解此类问题至关重要。 • 可解释性和透明度：AI 驱动的决策通常缺乏透明度，因此很难理解其输出背后的原因。这个“黑匣子”问题引发了对问责制的担忧，尤其是在安全关键型应用中，了解决策过程至关重要。 • 安全和隐私：由于 AI 系统嵌入互连网络中，因此确保强大的网络安全措施势在必行。保护敏感数据并防止对 AI 系统的恶意攻击对于维护运营完整性和保护用户隐私至关重要。 • 自主系统中的道德决策：能够做出决策的自主机器引发了道德困境。确定管理其选择的道德框架，特别是在决策可能影响人类生命的情况下，需要仔细考虑和道德准则。 • 对就业的影响：人工智能和自动化技术的快速发展引发了人们对工作岗位流失的担忧。虽然这些技术提高了生产力，但对劳动力进行再培训并在人类专业知识和机器能力之间建立平衡至关重要。 • 监管和法律框架：人工智能不断发展的性质对现有的监管框架提出了挑战。制定指导方针、标准和法律框架来管理人工智能的开发、部署和
机械工程中的人工智能与机器学习
主要关键词
相关文件推荐
