當AI如ChatGPT在2022年末突然嶄露頭角時，面對不僅展現了AI的大挑驚人進步，還描繪出了一個充滿可能性的面對未來，重新定義著我們的大挑工作、學習和娛樂方式。面對盡管AI的大挑潛力對許多人來說顯而易見，但其中隱藏了一些棘手的面對倫理和風險問題。
應對這些風險就像解開一幅巨大的大挑拼圖，這幅拼圖定義著我們的面對時代。因此，大挑許多AI領域的面對專家正積極倡導制定一些基本規則，以確保AI的大挑使用受到約束。畢竟，面對AI的大挑應用不僅僅是口號，它已經變得至關重要。面對
我們正在深入研究專家們的見解，解開圍繞他們的道德困境，并研究如何影響人工智能和其他技術的未來。
倫理與偏見
人工智能系統需要使用數據進行訓練。但數據集往往是由有偏見或不準確的人制作的。因此，人工智能系統會使偏見長期存在。在招聘實踐和刑事司法中尤其如此，管理這些偏見可能很困難。
IEEE高級會員Kayne McGladrey表示：“我們可以手動或自動審計軟件代碼中的隱私缺陷。同樣，我們可以審計軟件代碼的安全缺陷。但是，我們目前無法審計軟件代碼是否存在道德缺陷或偏見，即將出臺的大部分法規將對人工智能模型的結果進行歧視性篩選。”
改變工作方式
隨著生成人工智能的興起，公司正在重新構想如何完成工作。雖然很少有人認為需要創造力和判斷力的工作可以完全自動化，但人工智能可以提供幫助。例如，當作家陷入困境時，生成型人工智能可以提供對話想法。它不能充當你的律師，但一個好的律師可以利用生成人工智能來撰寫動議的初稿，或進行研究。
IEEE會員Todd Richmond說：“我們需要共同弄清楚什么是“人類的努力”，我們愿意把什么交給算法，比如制作音樂、電影、行醫等。”
在全球技術領袖的調查（https://transmitter.ieee.org/impact-of-technology-2024/）中，其中50%的受訪者表示，將AI整合到現有工作流程中存在困難，是他們對于在2024年使用生成式AI的前三大擔憂之一。
準確性和過度依賴性
生成型人工智能可以”自信”地闡述事實，但問題是這些事實并不總是準確的。對于所有形式的人工智能，很難弄清楚該軟件究竟是如何得出結論的。 在調查中，59%的受訪者表示，“過度依賴人工智能和其潛在的不準確性”是他們組織中人工智能使用的首要問題。 部分問題在于訓練數據本身可能不準確。 IEEE終身會士Paul Nikolich說：“驗證訓練數據很困難，因為來源不可用，且訓練數據量巨大。” 人工智能可能越來越多地被用于關鍵任務、拯救生命的應用。 “在我們使用人工智能系統之前，我們必須相信這些人工智能系統將安全且按預期運行，”IEEE會士Houbing Song說。 在2024年及以后，預計將大力確保人工智能結果更加準確，用于訓練人工智能模型的數據是干凈的。
