创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。
电信行业（见表 7）是一个特殊的高科技服务行业，紧凑的业务流程和 IT 应用程序集成是电信行业的显著特征，人们早就明白使用 IT 对于提高该行业的竞争力有多么重要。这也是该行业长期持续实施人工智能的更多原因。
2、OpenAI：自然语言处理、聊天机器人、语言翻译（Telefonica， AT&T， 德国电信）
十多年前，电信行业率先使用人工智能 （AI） 方法。Macleish （1988） 研究了人工智能和电信这两种快速发展的技术之间的联系;与此同时，人工智能在电信领域的应用开始了。当时，为离线诊断复杂设备而创建的专家系统是 AI 在电信中的主要用途。1993 年，Muller 强调了电信领域对 AI 的需求，并总结了 AI 技术，Seshadri 还简要讨论了电信中的 AI。自早期使用以来，该领域的人工智能技术有所增加，世界各地的电信公司利用这些 AI 技术来增强客户服务、自动化网络管理、提高安全性并实现创新的通信解决方案。
电信部门是网络部署中大多数 AI 应用程序的所在地，该设计和拓扑结构对于未来的 FTTH（光纤到户）点对点 （P2P） 通信网络的部署至关重要。一些科学家建议使用 AI 来增强这种架构，例如，Martinelli、Andriolli、Castoldi 和 Cerutti （2014） 提出了一种基于遗传算法的 AI 技术，以减少全光再生器的数量，从而降低电信行业的网络成本。此外，在最近的 21 世纪，电信部门已经确定了几种支持网络运营的人工智能应用。
例如，骨干网中的资源分配和网络重新配置是电信网络的一个重大作问题。AI 支持主干的动态尺寸标注。通过使用 ML 根据神经网络预测的流量和方向执行重新配置，可以很容易地解决这个问题。许多电信公司已经这样做了。电信行业的 AI 应用程序再次可以帮助 IP 网络路由和连接建立，虽然传感器和传输网络必须首先为智能电网设置，但电信运营商在许多业务场景中的当前网络中已经拥有这两者，因此，人工智能最早对网络行业产生市场影响的应用在电信领域是有道理的。
用于高级通信Avy Aera 3 VTOL 无人机被认为是最好的多模式监视无人机，而 Azur 无人机的 Skeyetech 是本世纪最好的“免训练无人机”，这些 AI 增强无人机在维护电信行业的监控方面既有益又有效。尽管 Avy Aera 3 VTOL 无人机并非旨在成为一种监视工具，但态势感知非常适合其使命。无人机已被用于从保护野生动物到医疗递送的方方面面。有翼无人机比四轴飞行器更节能，航程更广。但与有翼无人机相比，四轴飞行器要敏捷得多。两全其美在 Avy 中结合在一起。Azur Drones 的 Skeyetech 提出了一个诱人的主张：它不需要安检人员有飞行经验或飞行员培训。无人机可以在 30 秒内部署，包括起飞、降落和航线规划在内的一切都是自动化的。安全团队使用 Azur 的集成视频管理系统，该系统向安全总部提供实时高清录像，以请求实时作或跟踪机器人任务。
电信行业长期以来一直处于 AI 采用的前沿，利用先进技术来增强客户服务、网络管理和安全性。从 AI 驱动的虚拟助手到网络自动化，电信公司利用 AI 来保持竞争力和创新。此外，Avy Aera 3 VTOL 和 Azur Drones 的 Skeyetech 等人工智能增强无人机进一步提高了电信行业的监控和运营效率。随着 AI 的不断发展，它与电信的集成有望在网络优化、问题检测和缓解措施方面取得更重大的进步。
在过去的几十年里，时尚和服装行业发生了重大变化，就像全球其他企业、行业和其他各个部门一样。仅时装和服装 （F&A） 行业就占整个亚太地区经济的 38%、欧洲的 26% 和北美的 22%，这很好地反映了它毫无疑问地是目前全世界的主要经济部门之一。
在欧洲和亚太地区，服装市场的预测增长率分别为 7.5% 和 5.5%。由于消费者对尺寸、颜色和款式的不满，生产过剩和产品退货使该行业成为全球主要的废物产生者。为了规范环保生产，该行业必须变得更加以客户为中心。人工智能已经帮助该行业更加高效和可持续。
由于它能够使用传统数学模型解决问题，人工智能在过去几十年中彻底改变了多个行业，包括健康、电信、运输和制造，正如我们在上面已经深入讨论和评估了人工智能在这些领域的应用，这些问题使用各种 AI 技术来解决，包括神经网络 （NN）、广义人工线性模型 （GA）、模糊逻辑 （FL）、进化策略、人工免疫系统 （AIS）、专家系统 （ES） 和多代理系统 （MAS）。大量的研究成果和革命表明，鉴于各种决策挑战，人工智能战胜传统方式具有绝对的优越性。不同的政府和私有化组织正在进行更多研究，以增加 AI 在该行业中的范围和影响。人工智能在时尚和服装行业的应用和实施的一些研究领域是：
图 24，（a） 自动化 CAD 系统：这张图片由 Optitex 提供，描绘了服装制造中的自动化计算机辅助设计 （CAD） 系统。CAD 系统是时尚和纺织行业用于以数字方式创建、修改和可视化服装设计的软件工具，该图像可能展示了 CAD 软件的界面或使用此类系统创建或修改的设计示例。（b） 服装制造中的 AI 增强机械：这张图片由 Apparel Resources 提供，说明了人工智能 （AI） 与服装制造行业机械的集成。它可能展示了人工智能技术（例如计算机视觉或机器学习算法）在与服装生产相关的自动化流程中的使用。该图像可以描绘配备 AI 功能的机器或设备，从而提高制造过程中的效率、准确性或生产力。
AI 已经在全球范围内的服装行业的这些领域发挥作用，然而对这些范围的关注很少会加强服装行业。在物料搬运、撒布、切割和拼接方面实现众多人工智能仪器的自动化可以降造成本并最大限度地减少错误。类似于人类工作中经常存在出错的机会，因为始终如一地记住许多此类因素并应用知识进行精确的属性预测是具有挑战性的。AI 使这成为可能，因为处理和模拟的进步导致了可以处理多个变量的各种系统和技术的明确而重要的创建。AI 应用程序现在可以在训练期间使用各种数据集，以在变量和产品属性之间创建有用的关联。因此，在过去十年中，人工智能在纺织和服装生产行业的各种应用中的使用显著增加。
AI 通过增强客户体验和简化流程来彻底改变营销，公司可以通过人工智能驱动的算法和机器人以极高的精度有效地推广其品牌和产品。
AI 在营销中的一个显着应用在在线购物体验中很明显。以前，在不知道确切名称的情况下搜索产品可能会令人沮丧。然而，现代电子商务平台利用人工智能驱动的搜索引擎，这些搜索引擎可以迅速提供相关结果，就好像它们可以预测消费者的偏好一样，这种级别的个性化以 Netflix 等平台为例，它们利用 AI 根据个人观看历史和偏好推荐电影和节目。
尽管需求更大，但业务 AI 集成仍然很棘手。根据一项统计调查，85% 的 AI 程序最终未能实现其目标。由于电子商务订单的增加，风险管理正在增加，以防止付款违约。与此同时，Clarifai、eBay、Anaplan、IBM、Emotive.io、inVia Robotics、阿里巴巴等零售和电子商务公司都在人工智能的帮助下大放异彩。
到 2023 年底，预计 73% 的电子商务交易将在移动设备上完成。因此，客户将享受到更加无缝的移动用户体验，使他们能够像在计算机上一样轻松地在手机上购买。Shopify、Square、WooCommerce、ShipStation、ThriveCart、eBay、Kajabi 等应用程序都影响了消费者。人工智能在全球范围内的应用以及依赖于人工智能的商业战略成功的例子还有很多。但是，承认他们面临的挑战并努力解决这些挑战将加强人工智能行业。
AI 正在迅速改变银行业（见表 8），许多机构利用基于 AI 的系统来提供客户支持、异常检测和欺诈预防。一个典型的例子是 HDFC Bank，它推出了 EVA（电子虚拟助理），这是由 Senseforth AI Research 开发的人工智能聊天机器人。
3、Personetics：个性化的客户互动（花旗银行、加拿大皇家银行-RBC、桑坦德银行）
4、Darktrace：银行网络的网络安全（巴克莱银行、劳埃德银行集团）
5、Feedzai：欺诈检测和预防（第一资本金融公司-Capital One，巴克莱银行）
自推出以来，EVA 已有效处理了超过 300 万次客户查询，与超过五十万独立用户互动，并进行了超过 100 万次对话。由于能够从众多来源收集见解，EVA 可在不到 0.4 秒的时间内提供及时响应，从而增强客户服务。
这些 AI 技术通过实现个性化的客户互动、改善风险管理、加强网络安全防御和打击金融犯罪，在现代银行运营中至关重要。
运输行业现在正在飞速发展，这要归功于人工智能技术，运输部门就是其中之一。ANN（人工神经网络）、GA（遗传算法）、SA（模拟退火）、AIS（人工免疫系统）、ACO（蚁群优化器）、BCO（蜂群优化器）和模糊逻辑模型是人工智能技术发现的例子。
道路交通管理使用人工智能 （AI） 工具来分析交通量、模式和其他方面。为了帮助解决可能已经出现的任何交通拥堵问题，这些模型可以为驾驶员提供有关最快路径的信息。图 25 （a） 中描述的人工神经网络 （ANN） 被用于确定车辆在道路上的位置并估计其速度。此外，其他 AI 模型，如 GA （a）、SA （b） 和 FLM （c） 架构如图 26 所示，它们在全球范围内持续用于制造智能交通系统。在大多数传统的智能交通系统中，缺少基于先前旅行 （ITS） 的路线预测和目的地规划组件。
图 25.作为人工智能核心组成部分多种重要机器学习算法正被应用于交通运输领域
可以使用遗传算法优化交通问题，但是与纸笔方法相比，该方法需要大量的处理资源。当搜索空间充足且人口包含各种适应因素时，此策略可能是有利的，可以使用遗传算法优化交通问题。但是，与纸笔方法相比，该方法需要大量的处理资源。当搜索空间充足且人口包含各种适应因素时，此策略可能是有利的。例如，使用该模型生成每日卡车时刻表，以便以最优化和最有效的方式交付请求列表，包括运输工程在内的多个领域都使用了模糊逻辑。它已用于运输工程，以模拟交通流、运输规划和交通控制，以及一般交通规划、交通管理等。
智慧城市是人工智能应用的最佳例子，它通过数字和基于云的技术的扩展、未定义的创新战略以及可持续、综合、知识生成和以人为本的战略决策来沉迷于城市的概念。借助 AI，智能城市集成了信息和通信技术 （ICT），以削减开支、优化资源使用、促进互动并提高居民的生活质量。
AI 始于这一领域，正如“AI 的历史” — 游戏中所述。仅这个领域就是 AI 最大的商业方面。人工智能在娱乐领域使用游戏应用程序的历史由来已久，游戏在受限的域中进行处理，为问题表述提供了广泛的多样性和可扩展性，并且结果通常易于分析。然而，也有很多商业利益，因为“AI inside”方面是快速扩张、价值数十亿美元的电子游戏市场的重中之重，人工智能和机器学习创造的 PC 游戏软件的收入已经大于票房热门 。
AI 方法最近被用于解决许多“传统”游戏，包括 Go-Moku 和 Nine Mens Morris，以及纸牌、棋盘和益智游戏。AI 的另一个关键时刻是 Deep Blue 击败 Kasparov。电脑游戏被称为“人类水平 AI 的杀手级应用程序”，尽管现在大多数游戏都变得更加复杂，具有现代动态、实时动作图形、不完整的知识填充物、资源和动画，但大多数游戏都带有主要类型的 AI 技术。
近年来，在计算机游戏中使用 AI 方法，尤其是 CBR 方法的愿望显着增加。在 ICCBR 2005 和 IJCAI 2005 上，研讨会和讲习班明确致力于游戏 AI 。
克服这些问题将为更流畅的 AI 铺平道路，并帮助组织产生更多的财务收益。
2019 年数字游戏玩家为 1.882 亿，2020 年为 2.019 亿游戏玩家，2023 年，游戏玩家超过 30 亿，这些数字反映了该行业的增长速度以及可能的增长速度。由于其极受欢迎，AI 增强游戏应用程序测试在保证玩家的完美体验方面变得更加重要。
长期以来，NPC（非玩家角色）一直是游戏行业最伟大的例子之一，我们在视频游戏设计中遇到的任何重大自动化问题或策略都称为人工智能，涵盖了游戏中适应性和响应性的所有化身。游戏中的一切都是 AI 设置，从构思到设置、启动和播放。甚至您的角色也是建立在 AI 的功能之上的，尽管他们的反应掌握在玩家的选择手中，这些 AI 驱动的交互式体验大多通常由 NPC 或非玩家角色制作，他们以智能或富有想象力的方式行事，就像人类玩家在控制他们一样。AI 控制 NPC 在游戏宇宙中的行为。游戏生化危机 4 (Resident Evil 4)的商人（Merchant）、光环（HALO） 的 科塔娜（Cortana）、塞尔达传说 II (Zelda II)的缺陷（Errors）等，是游戏史上最杰出的 NPC 例子。
随着社交媒体的发展，版权侵权问题日益严重，这对媒体和音乐产业构成了重大挑战。目前，AI 有助于检测和预防版权侵权，就像 SAFE(Software Analysis and Forensic Engineering - 软件分析和取证系统)的CodeMatch 工具一样。YouTube 使用 Google 的机器学习技术（地球上最大、最受欢迎的视频流媒体网络）来执行 AI 增强的版权。但是有一些更好的方法来检测版权侵权如 SAFE 的 CodeMatch 工具 （图 27），它的工作原理是通过比较第一组中每个文件的源代码与第二组中每个代码文件来完成分配，文件中匹配代码的相对数量用于对显示结果的结果表进行排序。
图 27.一项基于决策 AI 分析的美国军事实验中使用的行动大纲请注意，诸如友方和敌方单位、道路、集结区域、目标和攻击轴线等重要特征之间存在大量复杂的关系
总之，娱乐和游戏行业是人工智能的主要商业领域，为收入和技术进步做出了重大贡献。挑战仍然存在，包括复杂的游戏设计和特定于用户的适应，但 AI 继续塑造游戏体验并通过 SAFE 的 CodeMatch 等工具解决版权侵权问题。AI 在游戏和娱乐中的作用将随着行业的发展而扩大，确保沉浸式体验并保护知识产权。
AI 在许多领域都有重要的用途，军队也不例外。将 AI 技术融入军事行动大大提高了效率、决策和整体战略优势。本节讨论了人工智能在军事中的潜在好处和应用。
人工智能 （AI） 系统和技术对于提高各个领域的军事熟练程度至关重要。军队对 AI 的主要应用是自主武器系统，这些技术通过使用复杂的 AI 算法自动定位、跟踪和攻击目标，消除了人类参与战争的需要。例如，自主无人机可用于监视、侦察，甚至精确杀死目标。
人工智能 （AI） 在简化战斗评估和选择方面也很有用，机器学习算法可以筛选从传感器、卫星和情报数据库收集的实时数据，这项技能使军事领导者能够根据准确的数据做出快速决策，适应新情况，并预测潜在的危险。
图 26 描述了 MOUTbot（(Military Operations in Urban Terrain robot- 城市地形机器人军事行动）的系统架构，该系统旨在提高城市环境中的军事熟练程度，该图像可能展示了 MOUTbot 系统的各种组件、模块或子系统，突出了其军事熟练度的整体结构和功能。
为了更好地理解决策 AI，下面的图 27 可以帮助非常清楚地了解美国军方如何使用 AI 为他们的车辆找到更好的路线，并保持寻找战争路径的标准策略.
如果没有人工智能，先进的导弹防御和跟踪系统就不可行，因为它们的决策在 AI 的帮助下得到了增强，如图 27 所示，这些系统使用人工智能算法来检测和消除潜在危险，因此防御总体上会更强大。
虽然人工智能在军事应用中前景广阔（图 28），但必须考虑到道德问题。负责任的实施和遵守国际法律和标准对于保持支持 AI 的系统负责和最大限度地降低意外结果的风险至关重要。
AI 甚至正在帮助军队卫生系统，AI 增强机器人的重要用途之一是从战场或人类无法轻易进入的其他区域提取受伤人员。
AI 改变了军事战略和防御设施的建设，AI 技术从根本上重塑了从自主武器系统的军事行动，并改进了对网络防御措施的决策。随着 AI 的改进，平衡技术进步和道德问题至关重要，这将保证军队获得 AI 的好处以合乎道德的方式用于公共利益。
工程界最近的新闻报道现在围绕着 AI 及其可能的好处、挑战、风险、威胁和结果（包括胜利和失败）展开。它的近期前景如何？拥有反思的好处清楚地表明，最好的预测可以在事后做出。如果各种谎言都是错误的，聪明的玩家会押注在无法证明或反驳的事情上。从没有争议的事情方面，你可以说立法者正在向 AI 开发人员施加更大的压力，以确保他们的应用程序和发明遵循社会可接受的规则。例如，每个人都期望欧盟在某个时候采取法律行动。另一方面，有些人会继续传播关于反乌托邦未来的灾难性预测，这些预测将在未来发生，以至于耶利米不会在场看到他们有多么错误。关于吸血鬼和死者的电影票房不错，所以期待更多。“看看时间的种子，说说哪些谷物会长出来，哪些不会长”（Macbeth, Act I, Scene III）很难做到，如果有人试图这样做，将来可能会很尴尬，这意味着要弄清楚 AI 更有可能去哪里，进而弄清楚它可能不会去哪里。
AI 的未来无疑是光明的，具有创新和进步的无限可能性。人工智能技术在过去几年的指数级发展令人震惊，其未来发展前景更是耐人寻味。预计人工智能将很快彻底改变各个领域，并严重影响我们的日常生活。
人工智能在不久的将来具有巨大的潜力，可以在不久的将来彻底改变各个领域，包括医疗保健、金融、交通和其他行业。在医疗保健领域，AI 有望提供早期疾病诊断、个性化患者护理以及为医疗专业人员提供诊断和治疗计划方面的支持。同样，AI 可以协助欺诈检测、股票市场预测、财务运营自动化等等。
此外，人工智能驱动的自动驾驶汽车旨在减少事故、交通拥堵和运输成本，有望提高效率。AI 已准备好对医疗保健产生重大影响，提供基于基因数据和病史的定制治疗方案，从而带来更有效的干预并改善患者预后。在整体扩张中，我们可以看到人工智能在几乎每个工业方面的未来。
然而，经过深入研究，我们在本文中讨论的人工智能的未来并不能保证;它需要学者、立法者和企业高管为此投入大量时间和资源。随着人工智能 （AI） 的不断发展并在我们的日常生活中越来越根深蒂固，我们必须面对它带来的问题和潜在危险。只有我们共同努力，我们才能确保人工智能的开发和部署以负责任、合乎道德和对全人类有益的方式进行。为了确保人工智能在未来继续改变行业并改善我们的生活，我们必须通过政府、学术界和私营部门的共同努力来分析和解决前面章节中列举的问题。
表 10 概述了 AI 目前面临的问题，以及一些潜在的解决方案（见下列表 9样例），这些问题必须得到解决，AI 才能拥有光明的未来。这些障碍包括对偏见和道德的担忧，以及需要持续投资开发人工智能系统。一般来说，人工智能的出现与一些障碍和潜在危险有关;但是，有许多潜在的好处。如果我们直面这些问题，我们可以帮助确保人工智能继续推动各个行业的发展和创新，并改善世界各地人们的生活。
1、医疗：个性化医疗、疾病诊断、药物开发；影响：改善患者预后和进行更有效治疗
2、汽车自动驾驶：汽车，交通优化；影响：更安全的道路，减少交通拥堵，降低排放
6、制造业：预测性维护、质量控制；影响：减少停机时间，提高产品质量，降低成本
8、能源和公用事业：预测性维护、电网优化；影响：更可靠、更高效的能源生产和分配
数据隐私和安全：AI 面临的重大挑战之一是确保数据隐私和安全。由于人工智能系统需要大量数据才能运行，因此这些数据有可能被滥用或窃取，从而导致隐私或安全漏洞。
偏见、公平和道德：AI 技术和 AI 系统的偏见、公平和道德规范没有得到足够的澄清，或者它们的工作方式没有得到充分理解。该技术或系统可能运行良好、正确且合乎道德; 只有提供给 AI 进行训练的数据和信息才能尽可能公正，以便做出透明的决策。如果数据有偏差，AI 系统也会受到限制，这可能导致不公平的结果，例如在招聘或贷款方面的歧视。
缺乏熟练的专业人员：缺乏能够在工业设置中开发和实施 AI 系统的熟练专业人员，这种短缺可能会限制人工智能的发展并减缓其采用。
生存风险：一些专家对高级 AI 的潜在生存风险表示担忧，例如 AI 系统变得过于强大或无法控制。为了克服这些挑战，世界需要专注于开发解决这些问题的解决方案，这可能涉及增加对研发的投资，改进数据隐私和安全法律，以及提高 AI 系统的透明度。
随着人工智能 AI 领域的不断发展和发展，考虑可能的好处和潜在威胁至关重要。没有人知道人工智能是否会像谷歌的雷蒙德·库兹韦尔（Raymond Kurzweil）所认为的那样帮助我们变得更加智能，或者它是否会像埃隆·马斯克（Elon Musk）所担心的那样导致第三次世界大战;另一方面，大多数人都同意这将带来需要回答的新社会、法律和哲学问题。长期以来，“电车问题(Trolley Problem)”一直是伦理学领域争论的焦点。
在这种想象中，一个人必须在什么都不做导致许多人死亡或做某事只导致少数人死亡之间做出选择。在未来，汽车可以自动驾驶，这些选择将必须由机器人做出，进而由对这些机器进行编程的人做出。作为明确的回应，许多人，包括马克-扎克伯格等知名人士，都要求实施规则。但是，如果这些风险和问题是由一项不断变化的技术引起的，而且只有少数专家，更不用说政治家，完全理解了，那么就很难处理这些风险和问题。政客是决定 AI 发展的人，人工智能对社会、工业和环境的影响不容忽视。本章将讨论人工智能带来的众多危害、影响和威胁。如果我们希望人工智能拥有光明而持久的未来，我们就需要直面这些危险并制定解决方案。下面列出了最常见和最新的 AI 威胁和缓解策略，这些威胁包括失业、安全和隐私风险、自主武器、恶意使用、环境影响和超级智能。利益相关者必须采取行动来防止这些危害，这可能包括投资于教育和培训计划以帮助工人适应新工作，加强网络安全以保护敏感数据，以及禁止自主武器。负责任的 AI 开发和部署应包括道德框架和跨学科团队，以研究 AI 可能的社会影响。让我们更深入地探讨 AI 的这些威胁和可能的解决方案。
就业替代和全球失业率上升：AI 的最大威胁之一是失业。随着 AI 系统变得更加先进，它们有可能使许多工作自动化，从而导致普遍失业。随着 AI 技术的发展，就业问题日益加剧。AI 可以自动执行许多人工任务。人工智能可能会取代大量工作，导致大面积失业（在当前的全球经济市场环境下，它已经发生了）。尤其是在自动化重复性工作方面，最有可能是低技能的职业。例如，更快、更高效的机器人可能会取代制造装配线的人员。AI 可以自动进行数据输入和记录保存，这可能会消除办公室工作。AI 将取代许多工作。麦肯锡全球研究所估计，到 2030 年，将有 8 亿个工作岗位实现自动化，这可能会扰乱经济和社会，尤其是在低技能劳动力国家。
安全和隐私风险：AI 模型需要数据来训练和改进。个人数据中可能包含个人、财务和商业数据，黑客攻击或窃取这些数据可能会对个人和组织造成重大的安全和隐私隐患，黑客和网络犯罪分子可能会利用这些数据进行有针对性的攻击，例如网络钓鱼或身份盗窃，他们可能会使用这些信息来入侵系统和网络并造成严重破坏。AI 系统也可能被黑客入侵，如果发生这种情况，系统可能会得出错误或危险的结论，例如，自动驾驶汽车可能被黑客入侵，导致其坠毁，或者医疗人工智能系统可能被黑客入侵，导致错误的诊断或治疗建议，其危险性超出我们的想象。
恶意使用：黑客或其他不良行为者可能会恶意使用人工智能系统来发起网络攻击、传播虚假信息或从事其他恶意活动，对 AI 最大的担忧之一是黑客和其他坏人可能会以不良方式使用它。随着 AI 系统变得更加创新和先进，它们可能会发起网络攻击、更改数据并造成很多麻烦。Deepfake 技术使用 AI 制作听起来和看起来真实的假视频和音频，可用于传播假新闻和宣传。同样，由 AI 驱动的机器人可用于制作虚假社交媒体账户、改变人们谈论政治的方式以及传播假新闻，这严重威胁到民主和国家的安全。
自主武器系统 （AWS） 威胁：人工智能驱动的自主武器可以在没有人为干预的情况下开发并用于参与战争，从而导致严重的伦理和道德问题，这是全世界已经最关心的 AI 面临的主要威胁之一，仅此一项就可能导致全球破坏并引发全球不稳定或混乱。AI 驱动的自主武器使用数据做出判断，无需人工输入，这项技术可能会演变成无需人工监督的致命武器，从而引发伦理和道德考虑。联合国裁军谈判会议在 2020 年讨论了自动化武器，并呼吁在制造自动化武器之前就禁止它们，这样做是因为人们担心各国可以在没有人类帮助的情况下制造出可以打仗的武器。2018 年，一家土耳其公司 STM 制造了一架自主无人机，在试运行期间造成一人死亡。即使无人机是从远处控制的，它们也可以独立找到并攻击目标，这一事件引发了人们对自主武器可能被滥用的担忧。2017年，联合国《常规武器公约》（CCW）召开了一次关于可以独立行动的武器的会议。会议期间，许多专家和团体讨论了他们对开发这些武器的担忧以及它们可能带来的风险。2015 年，人工智能专家和研究人员写了一封公开信，要求禁止自动驾驶，这封信谈到了这些武器的危险性，并要求制定国际规则来阻止制造或使用这些武器，这些只是最近的一些例子，它们显示了自主武器的危险性。如果更深入地挖掘历史，可能会有一些人们可能不喜欢或预料到的更艰难的现实生活事件，这些 AI 增强的 AWS 可能产生的威胁级别，以及确保以负责任和合乎道德的方式制定和使用它们的国际规则的重要性。否则，将会出现人类不想面对的后果。
超级智能：如果 AI 系统变得超级智能，它们可能会对人类构成威胁;这种威胁早在 AI 诞生之初就被预测到。一些人认为这种威胁是肤浅的或虚构的，而大多数人则预料到每次新的人工智能系统在地球上发展和出现时都会出现这种威胁，这是因为他们可能会制定与人类价值观相冲突的目标和价值观，从而导致不可预测和潜在危险的结果。
环境威胁和影响：AI 技术的创造和使用可能会影响一个没有计划的世界。例如，AI 需要处理的海量数据需要大量的能源和计算能力，从而导致更多的碳排放和能源使用。马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员进行了一项研究，bwin官网发现教一个 AI 模型可以在其整个生命周期中释放相当于五辆汽车的碳（根据 的信息）。随着 AI 系统变得越来越复杂并被越来越多的人使用，它们对环境的影响可能会恶化，开发可持续的 AI 解决方案和策略以减少能源使用和碳污染至关重要。
一些学者可能会说这些威胁是不可避免的——如果 AI 进一步发展，人类很可能会面临这些威胁和影响。因此，最好关注这些威胁陈述以及 AI 的所有其他可能威胁。在开始开发 AI 系统或技术之前，让我们先评估一下后果。为了克服这些威胁，必须制定管理 AI 开发和使用的政策和法规，这些政策和法规应确保开发和使用 AI 造福人类，而不是有害。
投资于研究、探索人工智能的伦理和社会影响以及促进公众意识和教育至关重要。总的来说，AI 技术的进步和实施带来了机遇和困难。如果我们采取积极主动的方法并进行合作，我们将能够从 AI 中受益，同时最大限度地减少它可能带来的威胁。
➢对科学 AI 应用和实施进行全球全面分析及其结果（他们在各自领域的成功程度）
本论文介绍了对当前 AI 技术水平进行的深入调查的结果。本研究的目的是强调 AI 如何改变世界各地的组织。在处理这些研究时，我们面临一些挑战，例如：
➢视觉图像的收集和整合构成了一个明显的障碍，要确保质量、版权合规性和视觉效果的有效整合需要得到仔细关注
这些挑战凸显了需要强大的研究方法和跨学科合作，以有效解决人工智能对不同行业影响的多方面问题。最后，虽然 AI 为增长和创新提供了激动人心的机会，但它也带来了重大的道德、社会和经济问题。为了最大限度地发挥其优势并降低风险，持续的对话和协作至关重要。AI 对社会和行业的影响是深远的，我们必须谨慎、负责并致力于道德考虑来对待它的研究和应用，努力实现 AI 造福人类的未来应该是我们的最终目标。返回搜狐，查看更多