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人工智能和机器学习背后的技术不断进步。从 1951 年在曼彻斯特大学编写的第一个 AI 跳棋和国际象棋程序到 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard AI，人工智能的历史和演变悠久且充满突破。
目前，AI 被广泛应用于各个行业。在交通运输行业，AI 现在被用于自动驾驶汽车、无人机的自动驾驶软件以及帮助司机寻找最有效路线以避开交通和节省时间和燃料的软件。
在医疗行业，AI 现在被医生用来帮助跟踪症状和识别潜在的诊断，也被制药科学家用来设计新的药物治疗方案。
这些提到的 AI 应用及其他未提及的应用，都是人工智能的积极用途，它们正在推动医学、技术、科学和人类进步。AI 确实可以成为社会中的一种积极力量，为更大的福祉服务。
然而，AI 的弊端呢？让我们来看看 AI 进步中一些最令人担忧的弊端，以及它们如何影响整个社会。
抄袭被定义为未经授权使用他人的作品或思想而不给予原作者适当的信用。但现在，美国的大学和高中正争相重新定义抄袭，以应对像 ChatGPT 和 Google Bard 这样的 AI 驱动聊天机器人出现后的挑战。
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更多的学生已经开始使用 ChatGPT 和 Google Bard 等 AI 驱动的应用来进行学术论文研究，学生们常常可以仅仅利用这些 AI 应用生成可以轻松复制并粘贴到论文中的长篇内容。
不仅仅是学术界受到了 ChatGPT 和 Google Bard 引入的影响。在数字营销领域，编辑们也在处理这些 AI 应用的出现以及内容创作者和文案撰写者如何利用这些 AI 应用生成 AI 制作的内容。
另外，有人知道 Google 搜索算法在评估内容并为 SERP 排名时会如何对待 AI 生成的内容吗？
无论是用于学术目的还是商业内容创作，目前关于我们应如何对待 AI 生成内容的问题尚无定论。目前，有许多 AI 检测程序可以用来识别作者是否使用了 ChatGPT 或其他 AI 驱动的应用来生成书面内容。
然而，这只是识别 AI 生成内容的一种短期方法，并未回答 AI 生成内容在学术界和商业内容中的使用是否合理的更大问题。
网络安全行业是一个不断变化的领域，其中网络犯罪分子不断开发新的方式来渗透组织，而 IT 专业人员则持续开发新工具来保护数字资产。
网络犯罪分子一贯使用社会工程学等策略来实施勒索软件和恶意软件攻击以窃取敏感数据，并以现金或加密货币的形式敲诈整个系统。
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随着人工智能在网络安全中扮演越来越重要的角色，以更好地检测威胁和保护数字资产，网络犯罪分子也在利用 AI 进行更复杂的攻击，这些攻击更难被检测，并且更容易欺骗用户打开恶意邮件、点击恶意链接和安装恶意文件。
AI 的另一个缺点是它所需的能源量以及这种能源消耗对地球造成的重大环境影响。2019 年的一项研究发现，通过深度学习自然语言处理开发的 AI 需要大量燃料来运行训练 AI 所需的硬件。
研究中的专家估计，使用深度学习在自然语言处理（NLP）中训练一个 AI 模型可以 产生约 300,000 公斤 的 CO2 排放。为了将这个数据放到具体的背景下，训练一个 AI 模型所产生的 CO2 排放量相当于往返纽约市和北京 125 次的商业飞机飞行。
AI 进步的最大缺点之一是可能会被 AI 和机器人替代的工作岗位数量。尽管经济学家很难准确估计 AI 引入到行业中会影响到多少工人，但一些专家预测到 2030 年，可能有 7500 万到 3.75 亿工人需要转换工作并学习新技能。
AI 替代对世界经济的全面影响很难想象。例如，许多专家预测，AI 将不成比例地取代服务行业中的许多低技能工作以及行政和物流服务中的低技能职位。
尽管许多相同的专家预测 AI 将创造比其替代更多的工作，但危险在于被替代的大多数工人可能缺乏获得 AI 创造的新工作的必要技能和教育。
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如果没有妥善解决，这个问题可能会 导致进一步的收入不平等、社会动荡和政治动乱。因此，政府需要提供教育计划和培训，以帮助被替代的劳动力，甚至引入普遍基本收入来帮助缓解向新的 AI 中心经济过渡。此外，这种经济过渡以及政府能够为受影响人群提供必要培训和资源的程度，将因国家而异。
另一个需要考虑的重要点是，许多专家认为，一些研究生和高技能工人也可能会被 AI 大量取代。特别是会计和法律行业可能会面临巨大的冲击。会计师和律师的许多工作需要审查和理解大量数据和信息。相较于人类，AI 在这方面更高效、更准确，许多以前由会计师和律师完成的费时工作将转交给 AI 软件处理。
总体而言，尽管 AI 和机器人技术的引入确实会导致许多行业的工作岗位大量流失，AI 并不是来取代我们。相反，它需要私营部门和政府之间的协调努力，以确保被取代的劳动力获得必要的培训和资源，帮助他们适应并成为新经济中的积极参与者。
我们已经开始看到人工智能如何被中国政府使用来监控其公民。AI 和面部识别程序被用来追踪个人的活动、关系和政治观点。然后根据这些由 AI 和面部识别程序收集的数据点，个人会被给予一个社会信用评分，如果他们的评分过低，可能会阻碍他们参与社会某些方面，如获取工作、租房，甚至乘坐公共交通。
尽管对于许多西方人来说，这听起来像是一个永远不会发生的反乌托邦地狱景象，而民主制度有其立足点，但它已经发生了。美国全国各地的警察部门正在使用 AI 采用预测性警务算法，以预测犯罪发生的时间和地点。此外，AI 在西方已被用于收集个人信息，以识别可能有更高犯罪风险的人群。
无论如何，AI 很可能会被美国的执法机构和政府部门使用，但具体程度尚待确定。未来五到十年对于制定治理 AI 使用的法律将至关重要，以确保其与美国宪法的一致性。
媒体倾向于关注人工智能的所有积极方面以及它能为世界带来的好处，我们很少深入探讨 AI 可能带来的负面后果，如上述例子所示。作为一个社会，找出如何在这些领域约束 AI 的解决方案，同时利用其好处，将是至关重要的。
娜赫拉·戴维斯 是一名软件开发人员和技术作家。在全职投入技术写作之前，她曾担任过多个有趣职位，包括在一家 Inc. 5,000 体验品牌机构担任首席程序员，该机构的客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼。