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人工智能与更广泛的技术演进的不同之处在于，我们可能正在经历或即将达到一个临界点，在这个临界点上，我们不再明确地告诉非常有能力的系统该做什么。相反，人工智能系统被赋予一个目标，即大量的例子，它自己找出模式或规则，从而产生出令人惊讶的能力和容量。这是通过人类生成的数据集训练完成的，这些数据集反映了我们现实世界的偏见、优先级和权力等级，因此有可能放大目前在代表性和结果方面的不平等。但目前人工智能的发展速度快得令人难以置信，这些模型的复杂性和内部运作是难以理解或无法接近的，而且根据人工智能研究人员自己的说法，结果是不可预测的，同时仍然受到薄弱的管理（Klein 2023）。这些技术的整合方式为迄今为止无法想象的新可能性提供了可能。这显然对人类发展和可持续性产生了影响，这已载入可持续发展目标（SDG）。
人工智能如何加剧不平等
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