人工智能在应用中需要考虑的伦理问题主要包括隐私保护、数据安全、算法公平性、透明度和可解释性、责任归属等。隐私保护涉及用户个人信息的收集、存储和使用方式;数据安全要求确保人工智能系统免受恶意攻击和数据泄露;算法公平性要求避免算法在决策过程中产生歧视或不公平现象;透明度和可解释性有助于人们理解人工智能的决策过...
目前大数据和人工智能在金融领域的推广和应用面临哪些问题?( )A.数据来源和存储模式不能有效支撑大数据分析B.缺少成熟的分析模型与训练工具C.专业的数据分析人员匮乏D.新
根据人工智能在医疗领域的应用现状、问题及建议(下),人工智能在医疗领域存在哪些问题?()A.缺乏监管和保障B.人工智能应用与现有卫生信息系统融合模式仍需探索C.医疗人工智
AI的应用可以极大的提高工厂的智能化程度,如:自动化,驱动控制,生产维护,生产优化,异常及残次品检测。但同时AI方案在也在工厂的应用中有很多局限性因素:不能达到100%的覆盖率,很难分析错误原因,数据质量难以保证,在实施中太过专业性,先进机械日益提升的自主性和协作性给机械安全带来的挑战,边缘计算带来的信息安全等问题。
人工智能在金融领域的应用情况 目前,人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在身份识别、量化交易、投资顾问、客服服务、风险管理等方面。 客户身份识别 客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。技术的进步使生物识别技术可广泛应用于银行柜台联网...
1、 不公平。由于AI算法会根据设定的绩效指标来评估员工,因此容易出现其他因素被忽略而导致评估不公平的情况。2、隐性歧视。AI算法也会出现隐性歧视现象,例如,AI算法会根据偏见设定的绩效指标来评估员工,而不是基于客观的评估标准,从而导致不公平的评估结果。3、 无法得到及时的反馈。由于AI算法不能...
| 人工智能(AI)技术的发展面临着许多挑战和难点,以下是一些主要的难点:数据难题:AI技术,特别是深度学习,需要大量的数据来训练模型。然而,获取高质量、有代表性的数据并不容易,特别是在涉及到隐私和安全问题的领域。计算资源:训练复杂的AI模型需要大量的计算资源,这对于许多研究机构和企业来说是一个挑战。可解释性:...
人工智能驱动的购物正在颠覆数字市场,迫使品牌迅速重新思考其营销策略。行业专家和最新数据显示,AI在电子商务中的影响力日益增长。品牌必须在利用AI技术的同时,保持消费
根据本讲,人工智能在医疗领域存在哪些问题?〔〕 A. 缺少监管和保证 B. 人工智能应用与现有卫生信息系统融合模式仍需探究 C. 医疗人工智能应用成熟度不够,应用率缺少 D. 数据质量参差不齐 E. 数据平安和隐私爱护问题凸显隐患 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D,E ...