人工智能应用的九大障碍
人工智能技术的应用现存在的问题及对策
人工智能技术的应用现存在的问题及对策该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
人工智能技术的应用现存在的问题及对策该文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注。
文档下载说明Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document 人工智能技术的应用现存在的问题及对策can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!人工智能技术的应用现存在的问题及对策。
人工智能的挑战
人工智能的挑战人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机科学的一个分支，通过模拟和仿效人类智能的思维和行为，使机器能够具备类似人类的智能特征。
随着技术的迅速发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，但同时也面临着一系列的挑战。
一、数据隐私与安全挑战人工智能依赖于海量的数据进行学习和决策，然而，这也带来了数据隐私和安全的挑战。
在数据的收集和处理过程中，个人隐私可能会遭到泄露和滥用，因此，确保数据的安全性和隐私保护成为人工智能发展过程中亟待解决的问题。
二、伦理和道德挑战随着人工智能的发展，一些伦理和道德问题也日益受到关注。
例如，在自动驾驶领域，如果发生交通事故，机器应该优先保护乘客还是行人？这涉及到道德选择和责任问题。
因此，制定适应人工智能发展的伦理准则和法规框架是至关重要的。
三、就业与经济挑战人工智能的发展不可避免地会对就业产生影响。
一些繁重、重复性的工作可能会被机器取代，这将带来就业机会减少和经济结构调整的挑战。
为了应对这一问题，社会需要提供更多的技能培训和转岗机会，以适应人工智能时代的就业需求。
四、算法公正性挑战人工智能的算法决策可能会受到人为偏见的影响，造成不公正的结果。
例如，在招聘过程中使用人工智能筛选简历时，如果算法对某一群体存在偏见，就会导致不公平的结果。
因此，确保算法的公正性和透明性是保障人工智能应用正常运行的重要环节。
五、技术可解释性挑战人工智能模型通常是由大量的数据训练得到的，它们可以做出准确的预测和决策，但往往无法解释其背后的原因。
这就造成了一个“黑箱”问题，即无法解释为什么机器做出了某个判断。
这对于某些领域的决策来说是不可接受的，比如医疗诊断和司法判决等。
因此，如何提高人工智能的可解释性是一个亟待解决的技术挑战。
六、超越人类智能的挑战人工智能发展的终极目标是超越人类智能，实现强人工智能。
然而，这个目标远未达到，需要克服许多技术难题和哲学思考上的困惑。
常见的AI技术应用难点与问题解决方案
常见的AI技术应用难点与问题解决方案AI技术在各个领域的应用越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI技术正在改变我们的生活和工作方式。
然而，AI技术的应用也面临着一些难点和问题，下面我将从数据质量、算法选择和伦理道德等方面探讨这些问题，并提出相应的解决方案。
首先，数据质量是AI技术应用中的一个重要难点。
AI算法的性能和准确度很大程度上依赖于训练数据的质量。
然而，现实生活中的数据往往存在噪声、缺失和不平衡等问题，这些问题会导致训练出的模型的性能下降。
解决这个问题的方案之一是数据清洗和预处理。
通过清洗和处理数据，可以去除噪声、填补缺失值，并对数据进行平衡处理，从而提高模型的性能。
此外，还可以采用数据增强的方式，通过对数据进行扩充和变换，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
其次，算法选择是AI技术应用中的另一个难点。
在面对不同的任务和问题时，选择合适的算法是至关重要的。
然而，由于AI技术的快速发展和不断涌现的新算法，选择合适的算法变得越来越困难。
解决这个问题的方案之一是建立算法选择的指南和标准。
通过对不同算法的性能、适用场景和优缺点进行评估和比较，可以为应用场景提供合适的算法选择建议。
此外，还可以建立算法选择的自动化系统，通过对数据和任务的分析，自动选择合适的算法，减轻人工选择的负担。
此外，AI技术应用还存在着一些伦理道德问题。
例如，人脸识别技术的广泛应用引发了对个人隐私和数据安全的担忧。
解决这个问题的方案之一是加强对AI技术应用的监管和规范。
制定相关的法律法规和政策，明确AI技术应用的边界和限制，保护个人隐私和数据安全。
同时，还需要加强对AI技术的伦理道德教育，提高人们对AI技术应用的认知和理解，引导其合理使用和正确对待。
另外，AI技术应用还面临着解释性和可解释性的问题。
AI模型往往是黑盒子，难以解释其决策的依据和过程。
这对于一些对解释性要求较高的领域，如医疗诊断和金融风控，是一个挑战。
人工智能领域遇到的主要挑战是什么
人工智能领域遇到的主要挑战是什么
人工智能领域遇到的主要挑战包括如下几点：
一、可靠性。
目前的人工智能技术还处于起步阶段，不够稳定可靠，尤其是在大规模实际应用中，效果和安全性仍然存在风险，因此需要更加精准和稳定的AI算法来保障安全性和可靠性。
二、安全性。
相比于传统计算机应用，人工智能技术本身就拥有更强大的能力，如果不加以控制，可能会导致安全问题，例如，它可以利用“深度学习”技术获取伪造的模仿数据，并有可能使用这些伪造的数据来破解安全系统，从而危及安全。
三、可量化的衡量指标。
人工智能的核心任务之一是发现潜在的特征，但是我们如何衡量这些特征的好坏，以及其对决策的影响？从可量化的角度来看：多少经验表明，这种衡量方法很难实施，而且还存在主观性。
四、数据不完整性。
虽然现有的大数据和计算资源可以支持人工智能的发展，但是由于数据的不完整性，算法可能无法有效地提取关键特征，而不同的学习任务可能需要完全不同的数据，从而导致算法可能无法获得有效的学习效果。
五、人机交互。
在一些特定应用场景中，人工智能需要与人类进行交互，但由于人类的行为复杂、会话环境不健全，机器很难将意图识别结果准确表达出来，因此这一领域也面临着挑战。
总而言之，人工智能面临着诸多挑战，如可靠性、安全性、可量化衡量指标、数据不完整性以及人机交互等，要想有效应对这些挑战，将是人工智能发展的一大难点。
人工智能行业中的困难及解决方案
人工智能行业中的困难及解决方案引言：近年来，人工智能技术的迅猛发展已经深刻影响了我们生活的方方面面。
然而，尽管在各个领域都存在着人工智能技术的应用，但是该行业仍面临一些困难和挑战。
本文将探讨人工智能行业中的几个主要困难，并提出相应解决方案。
一、数据质量问题：人工智能技术对大量高质量数据的依赖性极高。
然而，在实际应用过程中，往往会遇到数据质量不良或者缺乏充分标注的情况。
这给模型训练和推理带来了巨大挑战。
1. 解决方案：合理利用现有数据资源，并加速优化标注流程。
- 针对缺乏标注或标注不足够精确导致结论错误等问题，可以通过半监督学习、弱监督学习等方法进行补救。
- 市场上还存在相当规模且多样化任务类型、精心设计与验证流程以及众包平台资源整合企图通过反向建立评价体系，保证大量低成本的标注。
二、隐私与安全问题：人工智能技术需要处理和分析大量的个人敏感数据，因此数据隐私和安全性已经成为公众关注的焦点。
泄露或滥用这些数据将会带来严重的社会后果，导致信任危机。
1. 解决方案：建立合理监管及技术防护体系。
- 政府部门应加强对企业合规行为的监督与审查，并推动相关法律法规制定完善；同时鼓励行业自律组织加强对企业遵守隐私保护规范的评估。
- 开发者要在模型设计时考虑到个人信息保密以及针对潜在漏洞进行深度测试并反馈给开源框架维护者。
三、算力需求与能耗问题：迅猛发展的人工智能技术需要海量训练样本和巨大计算资源支持。
然而，这也带来了极高的算力需求和能耗之忧。
1. 解决方案：优化模型结构及推理流程，并提高硬件设备效率。
- 通过改进网络结构、剪枝压缩等方法，优化模型效率和准确度的权衡。
- 从硬件角度开发更加高效能耗比的计算设备，如边缘计算、专用芯片等。
四、伦理与非技术问题：人工智能在运用中也涉及到许多伦理难题和社会影响。
例如，自动驾驶汽车面临道德判断困境，个人隐私受侵犯引发的争议等。
1. 解决方案：提高透明度与参与度以应对伦理问题。
人工智能行业存在的困难和改善方案
人工智能行业存在的困难和改善方案一、人工智能行业存在的困难近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个领域取得了巨大的突破和应用，但同时也面临着许多困难和挑战。
本文将围绕人工智能行业存在的困难展开讨论，并提出相应的改善方案。
1. 技术限制尽管人工智能技术发展迅猛，但仍面临一些技术限制。
首先，机器学习中需要大量高质量的数据集，而获取和整理这些数据是一项耗时且费力的任务。
其次，目前人工智能算法依赖于指导性数据进行模型训练，对于处理无指导性问题仍然存在局限。
此外，对于复杂任务和具有较高自主决策权的场景，人工智能仍然面临挑战。
2. 缺乏标准与规范由于人工智能技术日新月异，并且在不同领域有不同应用需求，缺乏统一的标准与规范使得人工智能行业难以规范化和产业化发展。
缺乏标准也造成了不同系统之间互通的问题，对人工智能技术应用的拓展带来一定困难。
此外，对于涉及隐私和道德等重要领域的人工智能应用尚未制定明确的规范，这也给行业发展带来了一定压力。
3. 市场竞争与商业机制当前人工智能市场竞争激烈，各家企业争相研发和应用人工智能技术。
然而，在商业机制上，尚未形成有效的经济模型和盈利模式。
这导致一些高质量的人工智能项目因缺乏足够的资金支持而无法继续发展，从而限制了整个行业的进步。
4. 道德和伦理问题人工智能技术在涉及个人数据、隐私保护以及自主决策等方面存在一系列道德和伦理问题。
例如，无良使用者可能滥用个人数据开展精准广告投放。
另外，自主决策系统如果没有得到合适的限制将引发许多不确定性，并有可能造成严重事故或者伤害。
二、改善方案1. 加强技术研究与创新为了克服技术限制，需要加强人工智能领域的基础研究，探索新的算法和模型。
此外，注重对机器自主学习能力的提升，使其能够更好地应对无指导性问题。
同时，鼓励跨学科合作，打破学科壁垒，在人工智能与其他领域的交叉中寻找突破点。
2. 建立标准与规范建立统一的人工智能标准与规范体系是行业良性发展的关键。
人工智能技术开发的难点和解决方案
人工智能技术开发的难点和解决方案人工智能技术是当今科技领域的热门话题，深受各界人士关注。
人工智能被视为改变世界的关键领域，是未来的热门产业。
但是，人工智能技术的高度复杂性和难以解决的问题，也成为实现其商业化利用的主要障碍之一。
本文将讨论人工智能技术开发的一些主要难点和解决方案。
难点一：数据处理人工智能技术需要海量的数据，来训练机器学习系统。
数据的标准化、清洗、整合和处理是非常困难的。
此外，由于数据的质量和可用性的限制，来自真实世界的数据准确性可以受到影响。
因此，在处理数据的过程中需要运用复杂的算法及人工智能技术。
解决方案：数据科学和大数据技术是解决数据难题的主要手段。
利用数据科学技术，可以处理数据、清洗数据、选择有用的数据以及建立数据模型。
同时，大数据技术可支持并行处理，从而可以更快的进行数据分析和处理。
难点二：前沿技术的应用人工智能技术的创新与发展都需要前沿技术的支撑，如语音识别、图像分析、机器学习和深度学习算法等。
应用这些前沿技术需要深厚的数学和计算机科学背景。
解决方案：研究团队可以通过招聘具有这些领域专业背景的人才或者合作伙伴，来满足人工智能技术的困难应用。
此外，市场上也有很多出色的技术公司专门提供计算机软件和硬件设施，这些设施可以用于人工智能算法的设计、调试和优化。
难点三：不确定性人工智能技术在许多场景中都面临不确定性问题，比如图像和语音识别。
这是因为当人们说话或者显示图像时，声音和图像的形式是非常不规则的。
这使得人工智能面临一个不确定性的问题。
解决方案：通过增加人工干预，可以降低机器系统的不确定性。
尽管这种方案会增加成本，但有时是必须的。
另一种解决方案是，使用更灵活的算法和模型，可以允许模型具有更高的自由度，从而能够更好地应对不确定性问题。
难点四：保障人工智能系统的安全性在人工智能技术的应用过程中，要确保人工智能系统的安全。
这包括安全性、机密性、完整性和可用性等方面的问题。
对于自动化的决策系统，必须保证系统的安全性，以保护数据不被非法获取或者恶意攻击的风险。
人工智能面临的问题挑战与伦理
人工智能面临的问题挑战与伦理一、问题与挑战1. 数据隐私与安全人工智能技术需要大量的数据来进行训练和学习，而这些数据通常涉及用户的隐私信息。
如果这些数据不受保护，就会给用户带来潜在的隐私和安全风险。
如果人工智能系统被黑客攻击或被恶意使用，也将产生严重后果。
2. 就业和社会影响人工智能的发展可能导致大量就业岗位的消失。
一些重复性的工作可能会由智能系统来完成，这将对许多人的生计造成影响。
人工智能技术的发展也会改变社会结构和生活方式，可能会引发一系列社会问题。
3. 机器决策人工智能系统可能会被用来做出重要的决策，比如对病人的诊断、金融风险评估，甚至是国家安全事务。
由于人工智能系统的不透明性，人们难以了解它们的决策逻辑，这可能导致不可预测的后果。
4. 技术创新和不平等人工智能的发展需要大量的投资和技术支持，而这些资源通常是不平等分配的。
这将导致一些国家和地区在人工智能领域的发展速度上存在较大差异，从而进一步加剧全球不平等的问题。
二、伦理问题1. 人工智能的不可控性人工智能系统在进行决策时可能会受到误导或偏见的影响，从而产生无法预料的结果。
这种不可控性可能导致严重的后果，甚至会对人类社会产生毁灭性的影响。
2. 人类价值观与人工智能人工智能系统可能会受到其设计者的价值观和偏见的影响，这可能会导致系统对一些群体或个体进行歧视。
人工智能系统也可能无法理解和遵守人类的道德和价值观。
3. 人工智能的道德责任当人工智能系统出现错误或产生不良影响时，谁来承担责任？这是一个重要的伦理问题。
由于人工智能系统通常是由多个人设计和开发的，并且通常具有自主性，在确定责任时会面临极大困难。
4. 个人与机器之间的关系随着人工智能技术的不断发展，将会出现越来越多的智能机器和智能机器人，它们可能会影响人类与机器之间的关系。
这将涉及到道德和社会问题，从而引发许多伦理争议。
面对这些问题和挑战，人们需要积极应对，寻求解决方案。
我们需要加强对人工智能的监管，确保其合法、公平和透明地使用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工智能应用的九大障碍早期采用人工智能技术的组织已开始从人工智能的应用中获得真正的业务成果。
但推行人工智能计划并非没有挑战。
人工智能创造商业价值的时代已经到来。
事实上，在德勤公司(Deloitte)最近的一项调查中，82%的早期使用人工智能的组织表示，他们从人工智能投资中获得了经济回报。
人工智能和相关技术正在改进现有产品，并创造出新产品。
这些技术正在优化内部和外部运营工作，帮助组织做出更好的决策，让员工更具创造力，并去从事具有更高价值的工作，以及带来多方面的好处。
毫无疑问，88%的公司计划在未来一年增加对认知技术的支出。
然而，人工智能并不是解决所有业务问题的灵丹妙药，而且采用人工智能技术绝非易事。
以下是企业必须克服的最重大挑战，然后才能看到部署人工智能技术的积极成果。
数据问题启动AI项目的最大障碍是数据。
具体而言，就是缺乏那些没有固有偏见，也没有侵犯隐私权的可用及相关数据。
根据德勤公司的调查，16%的IT主管将数据问题列为与人工智能相关的最大挑战，比任何其他问题都要高，39%的受访者将数据列入前三个令人担忧的方面。
帕洛阿尔托研究中心(PARC)人工智能研究实验室负责人Raj Minhas说，许多公司将收集数据作为其日常运营的一部分。
“但这些数据可能并非正确的数据。
”在启动人工智能计划之前，公司必须认真研究他们拥有的数据，寻找价值较高的领域。
“这就像在路灯附近寻找丢失的钥匙，而不是在你丢掉钥匙的地方去寻找，”他说。
“我们建议企业回头看，了解他们能从哪里获得最大价值，而不是从他们拥有最多数据的地方开始查看。
”另一个问题是没有合适数量的正确数据。
“我们与许多拥有大型资本基础设施的客户合作，比如拥有风力涡轮机和铁路系统，”他说。
“所有这些设备的设计都非常可靠。
”因此，当企业尝试在故障发生之前使用机器语言来预测故障时，他们发现，从这些设备所收集的99.9%的数据都来自其正常运行期间。
“你所关注的是机器的异常行为，”Minhas说。
“所以，你拥有很多数据，但这些都是错误的数据。
”业务流程方面的挑战如何将人工智能技术整合到公司的职能部门中，这是另一个障碍，也被列为德勤公司调查中的第二大问题。
德勤风险与财务咨询公司(Deloitte Risk and Financial Advisory)分析和数据风险全球主管Vivek Katyal说：“结构性和文化方面的因素仍是阻碍人工智能应用的关键因素之一，也是最大的挑战之一。
”“人们仍然在努力理解人工智能带来的影响，它能做什么，不能做什么。
这就像一个可怕的机器人闯入一个组织中，把事情搞得一团糟。
”他说，当人工智能被植入人们已经使用的平台(如ERP或CRM系统)中时，这种应用就会更容易。
事实上，人们可能甚至不知道人工智能技术已经被使用。
“但是，当我们谈到人工智能改变业务流程时，它从根本上改变了企业的工作方式和工作内容，并且这是一个有更棘手问题需要解决的领域，”他说。
技术实施方面的挑战以及技能的短缺人工智能技术的实施带来了许多技术挑战，大多数组织都没有足够的人工智能技能来熟练地应对这些挑战，在德勤公司的调查中，有39%的受访者将技术问题列为三大挑战之一，而31%的受访者将缺乏技能列为三大挑战之一。
此外，69%的受访者表示AI技能的短缺为中等、严重或极为严重。
高德纳公司(Gartner)分析师Svetlana Sicular说：“目前的情况是，大多数公司无法自己解决这些问题，因为他们没有这些技能。
”一年前，当她与刚刚开始研究AI的企业用户交谈时，大多数企业认为他们将自己构建系统。
到了秋末，这个数字发生了变化，现在约有三分之二的企业希望通过在智能企业应用程序中使用嵌入式工具来部署AI。
“情况变化很快，”她说。
让该技术发挥作用是一回事;让它在实际业务中运转则是另一回事。
“许多公司都没有准备好接受机器学习技术的输出具有概率性这一事实，”Sicular说。
“有些结果始终是不正确的。
对他们来说，这完全是一种出乎意料的事情，他们需要为例外情况进行设计，并为反馈循环提供一些方法。
”工具和开发的成本对于那些从零开始构建AI系统的组织来说，人工和技术的成本可能很高。
对于那些刚起步的组织来说尤其如此。
纽约州北部的安德森自闭症中心(Anderson Center for Autism)拥有850名员工，其首席信息官格雷格•保尔克(Gregg Paulk)说：“我最初进入这家公司的时候，我们就走了这条路。
”他表示，建立新的人工智能系统在资金和人员方面都非常昂贵。
“我们是一个小型的非营利组织。
我们没有这些开发人员。
”因此，对于该中心而言，就像许多小型组织一样，这意味着必须雇佣一家外包公司来完成这项工作。
“在过去，我们一直在努力做类似的事情，因为费用和开发时间的关系，我们失败了，”保尔克说。
取而代之，该组织正在将AI工具应用到公司已经使用的系统中。
例如，来自Ultimate Software公司的人力资源平台现在可支持人工智能驱动的工具，让该组织可对员工进行调查，包括询问开放式问题，并使用自然语言处理和情感分析功能来智能地分析各种回复。
该软件还建议管理人员采取具体行动来解决员工问题，这已使员工流动率在过去两年内下降超过三分之一。
“2013年，当他们第一次开始在会议上讨论人工智能时，我想，‘这一技术永远不会使用，’”保尔克说。
现在，他对该技术的能力感到“惊讶”，并且该组织已经通过基于云的系统在使用该技术。
“我们自己肯定做不到，”他说。
安德森自闭症中心的情况并非个案。
据德勤公司称，59%的公司通过企业软件供应商获得AI技术。
例如，Salesforce Einstein是一个内置的AI工具，可帮助销售代表确定哪些潜在客户更有可能转化为实际买家。
49%的公司使用基于云的AI。
许多供应商和云提供商都提供现成的AI服务，因此企业无需构建自己的基础架构，也无需训练自己的算法。
这两种方法都可以降低成本，或者将成本从IT部门转移到各个业务部门。
对于像Salesforce这样的云应用程序，对物理基础架构或内部支持工作或管理人员的需求都较少，因为大部分工作都由供应商处理。
领导目标的错位不幸的是，高管的价值往往取决于其预算规模和下属人数。
德勤公司的Katyal表示，首席信息官工作是否成功不需要按其下属人数或预算来衡量，而需要通过其业务优势来衡量。
首席信息官是否帮助公司降低成本或提高收入?首席信息官是否帮助公司提高了自身所持有数据的价值?他说，这些工作很难衡量，但这种转变正在开始。
“首席信息官的奖励机制正在发生变化，尽管速度还不够快。
”Vic Bhagat亲眼目睹了这一变化。
他曾在通用电气(GE)多家机构担任了20年的首席信息官，之后在易安信公司(EMC)担任首席信息官，在该公司时其下属有26,000人。
他的下一个首席信息官工作是在威瑞森公司(Verizon)，在这里他管理3500人。
他说，当他在更换工作时，人们一直在问他一些错误的问题。
“当猎头公司给我们打电话时，第一个问题是你的团队有多少人，你的预算是多少，你管理的应用程序有多少?”他说。
“这些都是错误的衡量指标。
这些指标会将错误的行为推向错误的结果。
”他说，使用人工智能来将业务流程自动化，降低成本，简化IT运营工作，这些都是对公司有利的结果。
他说，如果做得好，这实际上可以保护就业。
“如果我可以将日常琐碎工作自动化和数字化——人工智能可以做这些工作——我可以让那些被这一工作解放出来的人员去处理客户流程工作，将那些工作数字化，然后创造出优异的客户体验。
”现在，这些人是创收周期的一部分，而不是业务支出。
这可以在预算谈判过程中产生重大影响。
“如果我可以将这些人员部署在对业务至关重要的工作上，那么业务人员就会站起来说，你最好不要碰这些人，因为这对我们现在正在做的事情至关重要，”他说。
衡量并证明商业价值要证明人工智能计划的商业价值可能具有挑战性，在德勤公司的调查中，30%的受访者认为这个商业价值问题是人工智能应用的三大障碍之一。
一个问题是公司通常是先实施该技术，然后寻找其可以解决的问题，而不是从业务需求入手。
“许多组织认为他们需要聘请数据科学家，让他们来处理数据方面的工作，”位于亚利桑那州坦佩(Tempe)的技术咨询和系统集成公司Insight的数字创新副总裁马特•杰克逊(Matt Jackson)说。
“但你看不到这对组织产生任何直接影响。
”高德纳公司分析师惠特•安德鲁斯(Whit Andrews)表示，对于组织来说，基于项目内在性质而不是所使用的技术来衡量商业价值，这是非常重要的。
“你会想说，它改善了客户体验，而这就是我们所知道的，”他说。
“或者它虚报了我们在维护方面所做的开支，这就是证据。
”法律及监管风险对于那些关注人工智能的企业来说，法律和监管风险是一个重要问题，特别是那些处于受监管行业的企业。
Raghav Nyapati 说，一个问题是人工智能算法缺乏透明度，他最近在一家全球十大银行负责AI项目，现在正在启动一家金融科技创业公司。
“这个模型是一个黑盒子，”他说。
“算法已经改进，但该模型的可解释性和透明度仍然值得怀疑。
”这使得公司很难向监管机构、客户、董事会成员和其他利益相关者解释其决策过程。
“如果出现任何问题，银行必须支付巨额罚款，”Nyapati 说。
网络安全根据德勤公司的调查，网络安全是使用人工智能技术的最大风险。
并且企业为了支持其AI计划而收集信息，而目前已出现许多与信息相关的数据泄露事件。
但是，在大多数情况下，这些数据无论如何都会被收集，并且AI应用程序本身并没有导致黑客攻击的漏洞。
事实上，AI越来越多地被用来保护企业免受网络威胁。
但是，任何新的软件或平台都会带来新的安全挑战，而且这些问题通常最初并不明显。
然而，Katyal指出，攻击者有更容易、更直接的方式来破坏企业安全。
“我不认为人工智能技术会带来更多风险，”他说。
“人们只是更难理解、审查、审计和评估风险是什么，以及风险是如何得到解决。
”但随着技术变得越来越普遍，恶意的内部人员(或者能够精确使训练数据中毒的聪明攻击者)有可能创建几乎无法检测到的且有危险缺陷的算法。
“例如，AI被用于检测欺诈行为，”国际信息系统审计协会(ISACA) 董事会安全顾问兼主席罗伯•克莱德(Rob Clyde)说。
“机器学习技术的欺诈检测算法已被许多大型信用卡公司使用。
但如果我存在恶意，并且可以训练这一算法，让它认为在每个月的第13日，所有能被13整除的交易金额都不是欺诈行为，那么我就可以利用这一特点来获利。
”他说，或者考虑一下自动驾驶汽车。
“如果算法被恶意训练的话，当司机是某个特定的人，它就会撞车——但是对于其他人来说，车辆就能正常运行，那该怎么办呢?你怎么发现这一情况呢?”此外，许多AI应用程序都是使用开源库构建的。