人工智能（AI）的语境与领域多样性体现在其广泛的应用范围和适应不同环境的能力上。AI 是一个多维度、跨领域的复杂体系，它涵盖了众多子领域，每个子领域都可能涉及特定的语境理解和处理：
自然语言处理（NLP）：在不同的语境下，理解和生成人类语言是一项重要的挑战。同一个词语或短语在不同上下文中可能表达不同的含义，例如情感分析、机器翻译、问答系统等都需要准确捕捉并解析文本的语境。
视觉理解：AI 在图像识别和视频分析领域需要根据场景语境做出准确判断，比如在自动驾驶中识别路标、行人和其他车辆；在医疗影像诊断中区分正常组织与异常病灶。
推荐系统：个性化推荐会根据用户的浏览历史、行为模式以及实时情境来提供相应的内容或服务，这种语境多样性要求AI能灵活适应用户兴趣的变化。
跨文化交际：在全球化背景下，AI产品需要能够理解和适应不同文化的语境，避免误解和偏见，提高跨文化交流的有效性和包容性。
行业应用多样性：AI 应用于各行各业，从金融风控、法律文档审查、零售业的库存管理，到农业的精准种植、医疗健康的人工智能辅助诊断，每一个领域都有独特的数据集和业务逻辑，要求AI模型具备领域内专业知识的理解能力。
另外，关于多样性危机的讨论，则聚焦于人工智能行业内部的研发团队和决策者的多样性不足问题，即女性、有色人种以及其他代表性不足的群体在AI领域的参与度较低。这不仅关乎社会公平正义，也影响了AI系统的公正性和普适性，因为算法设计和训练数据集的构建往往受到开发者背景和认知框架的影响，可能导致系统在面对多元文化和多样需求时存在偏见或无法有效应对。
