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AI의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?

시간

오류가 혼돈이나 황폐함을 유발하는지 이해하기 위해 인공 지능의 단점에 대해 알아보자. 인류의 발전과 성장은 AI 기술에 크게 의존하고 있으며, 거기에는 의심의 여지가 없습니다. AI 전문용어가 두려우신가요? 우리는 이미 상세한 AI 용어집 가장 일반적으로 사용되는 인공 지능 용어 그리고 설명했다 인공 지능의 기본 뿐만 아니라 인공 지능의 위험과 이점 조직 및 기타. 이제 인공 지능의 단점을 살펴볼 때입니다. 따라서 일이 잘 풀리지 않을 때 대비할 수 있습니다.

차례

인공 지능의 단점 : 자세히보기

인공 지능이 사회와 일상 생활에 미칠 수 있는 영향은 일상 생활에서 점점 더 보편화됨에 따라 모두가 논의해야 하는 주제입니다. 사회적 효과 외에도 AI 기술의 사용에는 다양한 도전과 단점이 있습니다. 모든 미친 아이디어도 고려한다면 목록은 다음과 같아야 합니다.

  • 실업자 만들기
  • 구현 및 사용에 높은 비용
  • AI 바이어스
  • 인간을 게으르게 만드는
  • 감정이 없는
  • 환경 영향
  • 규제 부족
  • 보안 문제
  • 엄청난 데이터 수요
  • 인류를 추월할 위험
  • 경험으로 개선되지 않음(아직)
  • 창의성 부족
  • 그릇된 정보
  • 빅 테크 지배

오늘날 우리는 기술을 현재 우리가 겪고 있는 모든 문제나 미래에 직면하게 될 모든 문제를 해결할 수 있는 초능력을 가진 것으로 생각하는 경향이 있습니다.

그러한 예측이 너무 이르고 컴퓨터가 미래의 웰빙에 대한 주요 위험이 되기까지는 아직 멀었지만 인공 지능에 단점이 없는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: 다른 모든 기술과 마찬가지로 AI에는 고유한 문제가 있습니다.

인공 지능이 인간 지능보다 낫습니까? 탐험 해 봅시다.

실업

인공 지능은 일자리를 창출하는 것 외에도 일부 일자리를 잃을 수도 있습니다. 일자리 손실은 인공 지능의 가장 큰 단점 중 하나입니다. 컴퓨터가 결국에는 많은 분야에서 인간을 능가할 것이라는 전문가들의 주장이 두드러진다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: 실업은 대부분의 사람들에게 인공 지능의 가장 큰 단점 중 하나입니다.

금융기관, 소매점, 신문, 공장 등 기업에서 컴퓨터가 보편화되면서 이미 이런 일이 벌어지기 시작한 것이 사실입니다.

의 역할은 무엇입니까 제조의 인공 지능?

AI는 현재 조립 라인 관리, 데이터 정렬 및 분석 등과 같은 단순하고 일상적인 작업을 처리하지만 머지 않아 설계와 같은 훨씬 더 복잡하고 중요한 절차를 처리할 것으로 예상됩니다.


AI가 디자이너를 대체할 것인가?Midjourney AI 아트 제너레이터 & 달-이 2


높은 비용

당신이 고객이라면 AI 도구는 구매에 거의 필요하지 않습니다. 그러나 비즈니스에서 AI를 활용하려면 완전히 다른 시나리오가 있습니다. 기업에 큰 영향을 미치는 인공지능의 단점 중 하나입니다.

하나를 만드는 엔지니어링의 복잡성을 감안할 때 AI 기반 장비, 컴퓨터 등을 설정하려면 막대한 비용이 듭니다. 또한 수리 및 유지 관리 비용이 수천 달러에 이를 수 있기 때문에 엄청난 비용이 여기서 그치지 않습니다.

Apple이 가상 개인 비서인 SIRI를 얻기 위해 얼마나 많은 돈을 썼는지 아십니까? 놀라운 $ 200 만 소프트웨어 인수에 지출되었습니다.

의심의 여지 없이 모든 조직에서 사용할 수 있는 저렴한 AI 솔루션이 있습니다. 그러나 가장 정교한 시스템이나 특수 기계 학습 모델을 개발하거나 구현하는 데는 매우 많은 비용이 소요될 수 있습니다.


15을 확인하십시오 머신 러닝의 실제 사례


AI 바이어스

인간이 AI 알고리즘을 생성하기 때문에 의도적으로 또는 의도하지 않게 알고리즘에 편향을 삽입하는 사람은 누구나 그렇게 할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 편향으로 개발되었거나 알고리즘의 훈련 세트로 사용된 데이터가 편향된 경우 편향된 결과를 산출합니다. 이러한 현실은 차별적인 고용 관행 및 마이크로소프트의 인종차별적 트위터 챗봇. 기업은 AI 알고리즘을 생성할 때 적절하게 설계하고 훈련해야 합니다.


체크 아웃 인공 지능은 채용 프로세스를 어떻게 변화시키고 있습니까?


인간을 게으르게 만드는

대부분의 작업을 자동화하는 애플리케이션으로 AI는 인간을 게으르게 만들고 있습니다. 인간은 이러한 창조물에 중독되는 경향이 있어 다음 세대에 문제가 될 수 있습니다. 미래에 큰 영향을 미치는 인공지능의 단점 중 하나입니다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: AI는 애플리케이션이 대부분의 작업을 자동화하기 때문에 사람들을 게으르게 만들고 있습니다.

무감정(인간의 손길이 필요함)

의심의 여지 없이 기계는 인간보다 훨씬 더 효과적으로 작업을 수행하지만 팀을 강화하는 대인 관계를 대체할 수는 없습니다.

팀 관리에 중요한 사람과의 유대감은 기계가 따라할 수 없습니다.

기계는 개발 또는 프로그래밍된 작업만 완료할 수 있습니다. 다른 작업을 완료하라는 요청을 받으면 자주 실패하거나 쓸모없는 결과를 제공하여 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그래서 인간의 손길이 필요합니다.

환경 적 영향

인공 지능은 예를 들어 에너지 수요에 부합하는 스마트 그리드나 스마트한 저탄소 도시를 만들어 환경에 도움이 될 가능성이 있지만 오늘날 인공 지능의 단점 중 하나는 높은 에너지 소비로 인해 , 또한 환경에 심각한 해를 끼칠 수 있습니다.

A에 따라 공부, 단일 AI 모델을 훈련하면 300,000kg의 CO2 배출량이 발생하며, 이는 뉴욕시에서 베이징까지 약 125회 왕복 비행하거나 일반(미국) 자동차의 평생 배출량의 XNUMX배입니다.

규정

기술로 인해 지구가 그 어느 때보다 작아졌지만, 이는 또한 안전하고 생산적인 국가 간 상호 작용을 허용하기 위해 AI 기술을 관리하는 새로운 법률과 규정이 다양한 국가에서 합의되어야 함을 의미합니다.

우리는 더 이상 거품 속에 있지 않기 때문에 한 국가의 인공 지능 정책이 다른 국가에 해를 끼치는 것은 매우 쉽습니다.


최대 XNUMXW 출력을 제공하는 AI가 환경에 미치는 영향 지속 가능한 미래를 위해 규제를 중요하게 만듭니다.


보안

인공 지능은 발전을 가속화하고 많은 상황에서 인간의 이해 능력을 능가합니다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: 향상된 기술은 새로운 보안 문제를 가져옵니다.

자동화는 이러한 시스템이 세상을 보는 방식 때문에 인간이 피싱, 소프트웨어에 바이러스 도입, 개인적인 이득을 위한 AI 시스템 조작과 같은 악의적인 행위를 감지하는 것을 더 어렵게 만듭니다. 궁금하세요? 사이버 보안에서 악당이라고 불리는 것? 우리는 이미 그것을 설명했습니다.


확인 2022년 사이버 보안 모범 사례


AI 테러

자율 드론 및 로봇 떼의 개발, 원격 공격 또는 나노로봇에 의한 질병 전달과 같이 맞서야 할 새로운 AI 지원 테러 형태가 있을 수 있습니다.


사이버 테러란 무엇인가?


엄청난 데이터 필요

AI는 데이터의 양과 범위만큼만 효과적일 수 있습니다. 휴대전화의 최신 AI 소프트웨어는 데이터가 충분하지 않은 경우 평균 이하의 결과를 제공합니다.

인공 지능과 정보 기술은 어떻게 관련되어 있습니까?

비즈니스도 마찬가지입니다. 많은 기업이 맞춤형 AI 모델이나 AI 도구를 사용하려면 소량의 데이터가 필요합니다.

또한 데이터는 정확하고 순수해야 합니다. 내부 데이터를 AI 준비 상태로 만들려면 많은 노력과 돈이 필요할 수 있습니다.

유일한 예외는 외부 데이터 세트를 사용하는 AI 프로그램입니다. 이들 중 다수는 현재 존재하며 독점 알고리즘을 사용하여 웹 소스에서 데이터를 수집하거나 공급업체 소유의 독점 데이터 세트를 사용합니다.

중요한 첫 번째 단계는 AI 솔루션에 필요한 데이터를 파악하는 것입니다. 그리고 이것을 알아내는 것이 항상 간단하거나 빠르지는 않습니다.

AI로 사용할 데이터를 정리하고 정리하려면 정규직 또는 컨설팅 자격을 갖춘 데이터 과학자가 필요한 경우가 많습니다.

인류를 추월할 위험

이와 같은 상황은 많은 할리우드 작품에 영감을 주었습니다. 컴퓨터가 우리에게 등을 돌릴 것이라고 생각하는 것은 지나치게 극적이지만, 인간이 기계의 결정 뒤에 숨은 동기를 이해할 수 없는 시나리오를 두려워하는 것이 더 합리적입니다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: 스카이넷이 현실이 될 수 있을까요?

경험으로 개선되지 않음

인공 지능은 경험에서 배울 수 없습니다. 동일한 명령이 다시 주어지면 동일한 작업을 완료합니다. 시간이 지남에 따라 마모가 발생할 수 있습니다. 많은 양의 데이터가 저장되어 있지만 인간의 지성과 같은 방식으로 액세스하거나 활용할 수 없습니다.

창의성 부족

인간의 창의성은 기계의 창의성과 비교할 수 없습니다. 인공 지능은 데이터로부터 학습을 더 쉽게 만들 수 있지만 기계가 인간의 지능과 능력과 정확히 일치하도록 만들 수는 없습니다. 제작자의 분석의 정교함에 따라 AI 기반 기계의 출력 정확도가 달라집니다.

AI 기반 기계의 지능과 창의성은 AI가 다음과 같은 다른 기술과 함께 작동할 수 있음에도 불구하고 인간이 알고리즘을 얼마나 지능적이고 창의적으로 개발하는지에 달려 있습니다. 만약 IoT, 빅 데이터, 개선된 센서 등을 제공하여 최고의 자동화를 제공합니다. 따라서 AI는 규칙과 알고리즘의 제약을 받으며 인간 수준의 창의성을 발휘할 수 없습니다.

그릇된 정보

우리가 이미 알아차린 인공 지능의 또 다른 단점은 잘못된 정보의 급증입니다. 예, 우리는 딥페이크와 봇에 대해 이야기할 것입니다.

미래의 표적이 된 잘못된 정보 전술은 점점 더 딥페이크를 통합하여 민주적 절차를 위태롭게 하고 사회를 양극화할 것입니다. 사기성 아이디어나 트윗을 퍼뜨리기 위해 수정된 뉴스 기사와 같은 가짜 텍스트를 생성할 수 있는 온라인 봇은 이러한 잘못된 정보 문제에 기여합니다.

빅 테크 기업의 지배

빅 테크 기업이 AI를 통제하고 있습니다. 전 세계적으로 AI 사업을 영위하는 기업은 AI 기술이 취하는 과정에 큰 영향을 미치기 때문에 위험합니다. 검색, 소셜 미디어, 온라인 쇼핑 및 앱 스토어에서의 우위로 인해 이러한 비즈니스는 사용자 데이터를 거의 완전히 독점하고 있습니다.

그들은 점점 더 나머지 시장에 AI의 주요 공급자 역할을 하고 있습니다. 이러한 권력의 불균형은 민주적으로 선출된 정부를 강력한 기술 기업의 지배를 받을 위험에 빠뜨립니다.

일부 섹터를 살펴보고 AI의 부정적인 영향을 판단해 보겠습니다.


체크 아웃 인공 지능은 군대에서 어떻게 사용됩니까?


헬스케어 분야에서 인공지능의 단점(장점 비교)

의료 분야에서 인공 지능의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

의료 분야에서 AI의 장점 의료 분야에서 AI의 단점
인적 오류 감소 구현 비용
실시간 데이터 실업
24x7 사용 가능 인간의 손길이 필요하다
교육 및 운영 비용 절감 감정 없음
디지털 지원 오진
의사의 스트레스 감소 위협으로 이어지는 오용
시간과 자원 절약 틀에 박힌 생각이 부족하다
의사 결정 속도 향상  
Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공지능의 단점 의료에서

의 효과를 확인하십시오 개발 도상국의 인공 지능


인공지능 교육의 단점(장점 비교)

교육에서 인공 지능의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

AI 교육의 장점 AI 교육의 단점
정리 된 정보 인간의 손길이 부족하다
맞춤형 교육 교사의 실업
몰입 학습 구현 비용
적응 학습 AI 중독
지능형 중재 데이터 필요
가상 현실 학습 창의성 감소
편향되지 않은 채점 유지보수 문제
7/24 어시스턴트  
코스 품질 향상  
더 나은 일정  
인적 오류 감소  
Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공지능의 단점 사업

회계에서 인공지능의 단점(장점과의 비교)

회계에서 인공 지능의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

회계에서 AI의 장점 회계에서 AI의 단점
더 나은 통찰력 올바른 알고리즘 찾기
빠른 회계사의 실업
AI는 인간 전문가에 대한 요구 사항을 줄입니다. 구현 비용
사기 제거 데이터 필요
대용량 데이터 처리  개인정보 보호 및 윤리
7/24 어시스턴트  
인적 오류 감소  
Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공지능의 단점 회계에서

비즈니스에서 인공지능의 단점 (장점과 비교)

비즈니스에서 인공 지능의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

비즈니스에서 AI의 장점 비즈니스에서 AI의 단점
인적 오류 감소 구현 비용
실시간 데이터 실업
24x7 사용 가능 의존
비용 절감 창의력 부족
비즈니스 프로세스 자동화 정확도 문제
향상된 데이터 보안 보안
시간과 자원 절약 틀에 박힌 생각이 부족하다
개선 된 고객 경험  
예측 분석  
Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공지능의 단점 사업

최종 보기: 인공 지능의 장단점

위의 단점 외에도 AI의 장단점을 전반적으로 비교해 보겠습니다.

AI의 장점 AI의 단점
인적 오류 감소 구현 비용
높은 정확도로 작업 실업
24x7 사용 가능 인류에 대한 미래의 위협
교육 및 운영 비용 절감 데이터 차별
디지털 지원 지속 가능성
반복적인 작업에 도움 위협으로 이어지는 오용
프로세스 개선 인간을 게으르게 만드는
의사 결정 속도 향상 감정 없음
매일 적용 틀에 박힌 생각이 부족하다
새로운 발명품

결론

모든 새로운 발견이나 발전에는 장단점이 있지만, 그것을 관리하고 세상을 개선하기 위해 발명의 장점을 사용하는 것은 인간으로서 우리에게 달려 있습니다.

디지털 혁신을 진행하는 데에는 절충이 수반되며, 그 중 일부는 더 나은 방향이고 일부는 때때로 차질을 초래할 수 있음을 기억해야 합니다. 앞서 언급한 단점이 인공 지능을 최대한 활용하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다.

Ai의 단점이 장점보다 클 수 있습니까?
인공 지능의 단점: 어떤 식 으로든 AI가 우리 삶에있을 것입니다.

인공 지능이 세상을 더 나은 곳으로 만들 잠재력은 엄청납니다. AI가 과도하게 활용되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 인공 지능은 장단점이 있지만 세계 경제에 큰 영향을 미친다는 점은 부인할 수 없습니다.

AI에는 다른 모든 기술과 마찬가지로 고유한 문제가 있습니다. 그러나 인간의 기술 향상으로 해결될 수 있는 실업 문제를 포함하여 이러한 모든 문제가 시간이 지나면 해결될 것이라고 생각하는 것은 지나치게 비관적이지 않을 것입니다.

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