在網路讀到「人工智慧的限制」這篇文章：https://lumenalta.com/insights/ai-limitations-what-artificial-intelligence-can-t-do 。我讓 Notebooklm 幫我整理並做摘要，結果如下：
 

人工智慧 (AI) 的主要侷限性

• 缺乏真正的理解 (Lack of true understanding)

  • AI 系統處理大量數據並識別模式，但它們並不像人類那樣擁有真正的理解能力。即使是最先進的 AI 也缺乏類人理解。
  • 電腦可以訓練識別貓或狗的圖像，但它並不「知道」貓或狗是什麼，僅是分析數據模式進行預測。這與人類如何學習和理解世界根本不同。
  • 這種缺乏情境理解的能力可能導致錯誤，限制了 AI 在需要細微理解的領域（如法律分析或醫療診斷）的有效性。例如，在法律科技中，AI 可能會錯過情境或細微差別，導致重大的法律後果。
     

• 依賴數據品質 (Dependency on data quality)

  • AI 高度依賴於大規模數據集。AI 系統的有效性取決於其訓練數據的品質。
  • 如果用於訓練 AI 模型的數據存在偏差、不完整或品質差，系統將會產生同樣有問題的結果，這被稱為「垃圾進，垃圾出」(garbage in, garbage out) 原則。
  • 劣質數據會為 AI 模型引入偏差，導致結果產生偏差或不道德。例如，用於招聘的 AI 如果用有偏見的歷史數據訓練，可能會延續性別或種族偏見。
  • 確保 AI 輸出準確可靠，企業必須投資於高品質的數據收集和管理實踐。數據驅動決策的有效性取決於訪問龐大、高品質的數據集。
     

• 無法超越程式設計進行推理或缺乏創造力 (Inability to reason beyond programming / lack of creativity)

  • AI 在其程式設定的約束範圍內運作。它無法進行創造性問題解決或在沒有明確程式設計的情況下適應新情況。
  • 雖然 AI 可以生成內容或想法，但它缺乏真正的創造力，無法在其程式設計的範圍之外進行創新。
  • 這限制了 AI 在需要創新的領域（如研發或策略規劃）的應用。例如，在行銷中，AI 可以優化廣告投放，但無法產生一個真正能引起顧客情感共鳴的創意廣告活動。
  • 對於依賴創新和適應性的企業而言，AI 的這種僵化是一個顯著的缺點。
     

• 倫理和隱私問題 (Ethical and privacy concerns)

  • 隨著 AI 系統日益普及，倫理問題變得更難以忽視。
  • AI 收集和分析個人數據的能力引發了重大的隱私問題。例如，分析消費者行為的 AI 系統經常收集敏感數據，若管理不當可能被濫用。企業必須遵守 GDPR 等法規。
  • AI 也可能在其訓練數據中存在的社會偏見基礎上產生有偏見的結果。這在執法等領域引起了爭議。
  • 這凸顯了加強數據治理和倫理監督的必要性，以及制定監管框架來指導 AI 的倫理使用。
     

• 缺乏情商 (Lack of emotional intelligence)

  • AI 的另一個關鍵侷限性是無法理解或回應人類情感。
  • 在醫療保健或客戶服務等需要同理心的行業中，AI 的表現有所不足。
  • 聊天機器人可以處理常規查詢，但往往難以處理需要人類理解的更複雜情感互動或解決需要同理心的顧客投訴。在醫療保健領域，AI 可以輔助診斷疾病，但無法提供病人面對困難診斷時所需的情感支持。
     

• 可解釋性不足 (Lack of interpretability)

  • AI 模型通常被視為「黑箱」，使用者難以理解其決策過程。
  • 雖然 Explainable AI (XAI) 旨在提高透明度，提供 AI 決策的可理解解釋，但缺乏固有的透明度是當前 AI 的一個挑戰。這在醫療保健和金融等需要問責制的領域至關重要。
     

• 資源密集性 (Resource intensiveness)

  • AI 系統需要大量的計算能力，這增加了能源成本和環境影響。
     

• 狹義 AI 的限制 (Limitations of narrow AI)

  • 當前 AI 的應用主要依賴於狹義 AI（或稱弱 AI），這類 AI 擅長執行特定任務，例如圖像識別、自然語言處理和數據分析。
  • 然而，其能力受限於專業化，無法超越其預定義的能力。這使得狹義 AI 與能夠執行任何智力任務的通用 AI 截然不同。通用 AI 仍然是一個遙遠的理論概念。

了解這些侷限性對於企業在將 AI 整合到營運中至關重要。 AI 雖然功能強大，但認識其界限有助於確定 AI 最適合應用的領域，並需要結合人類監督和技術創新來管理和克服挑戰。

語音摘要

https://notebooklm.google.com/notebook/0bb85c7f-e50d-4120-80b0-a600d9982d23/audio