虽然人工智能很厉害，但也有不少需要注意的地方。随着人工智能在帮助我们做决策，甚至自己做决策方面变得越来越重要，了解它的缺点比了解它的优点还要关键。这篇文章会聊聊人工智能对做决策的影响，以及我们得面对的挑战。要想好好利用人工智能，我们得知道它对决策的影响——好的和不好的都得了解。找出人工智能的不足，我们就能减少它的限制，更好地发挥它的力量。
人工智能是怎么帮我们做决策的，以及它的好处。
在说人工智能的弱点之前，咱们先看看人工智能在帮助我们做决策方面带来了哪些重要的机会。最近的进展，特别是在大型语言模型、机器学习和生成式人工智能方面，让人工智能能做的事情远远超出了传统自动化。在很多情况下，人工智能和机器人技术结合起来，让决策和物理任务都能完全自主。
所以，人工智能越来越多地能替代或者增强人类和旧的自动化方式。具体来说，人工智能能自动化、增强和支持决策。而且，它还能在简单、复杂甚至混乱的情况下做到这些。
人工智能对业务决策的影响——这里有11个限制。
人工智能在支持决策方面确实很厉害。但是，人工智能也不是万能的。实际上，有很多决策者需要解决的弱点。比如，大家最关心的一个问题是人工智能不够透明。这是因为人工智能系统太复杂，难以理解。所以，用人工智能的人很难解释它的决策和建议。
另一个大问题是，人们担心人工智能可能会延续现有的偏见和不平等。特别是，开发者用有偏见或者不完整的数据来训练人工智能。最后，人工智能系统可能会做出在伦理或道德上有问题的决策。所以，如果人工智能决策不受控制，可能会给企业和整个社会带来严重后果。详细来说，以下是企业在用人工智能支持业务决策时需要了解和解决的11个人工智能限制。
1.不透明。
首先，人工智能的一个大问题是缺乏透明度，让人难以理解和信任它的决策。为了解决这个问题，人工智能的开发者们正在努力做出更易解释的方案。比如，人工智能的输出可以包括权威的参考资料和链接来支持他们的答案。
2.可能有偏见。
另外，人工智能还有个限制，就是它可能有固有的偏见。决定人工智能是否公正的一个主要因素是训练它们的数据。所以，有偏见的数据会导致有偏见的算法。而且，开发者在训练需要处理大量数据的机器学习应用程序时会遇到困难。这种数据摘要过程有时会导致训练好的机器学习代码中隐藏的偏见。
3.消耗大量计算和电力资源。
人工智能需要很多计算能力才能运行，这可能会让它成本高昂且对环境不友好。比如，对于大型语言模型或机器学习驱动的应用程序，训练人工智能和支持生产用户需要巨大的数据中心成本。
4.处理优先事项的能力有限。
在动态情况下，人工智能的局限性可能会阻碍它有效处理优先事项的能力。因此，在快速变化的情况下，它可能难以确定任务的优先级并做出正确的决策。
5.缺乏直觉和常识。
此外，人工智能缺乏直觉和“常识”。因此，它难以适应新的输入或模棱两可的标准。特别是，它不会抽象地思考，并且可能很难做出人类认为是常识的判断。
6.容易出现幻觉。
此外，人工智能很容易出现幻觉，导致输出不准确。比如，人工智能大型语言模型在很多情况下就像一只随机鹦鹉。它重复数据中的模式，返回看似合理但错误的结果。对抗幻觉的一种方法是将知识图谱合并到人工智能应用程序中，以便在上下文中生成输出。
7.专注于任务。
人工智能可能会表现出对任务的单一关注，这可能会给理解背景、文化或过去的事件带来挑战。在某些情况下，人工智能可能不会利用以前的经验来做出明智的决策和建议。
8.增加隐私和安全问题。
此外，人工智能的使用会增加隐私和安全问题。这是因为随着收集和分析的数据越来越多，敏感信息可能会受到损害。
9.创造力和原创性有限。
人工智能的创造力和原创性有限。虽然它可以根据数据中的现有模式生成创造性的输出，但它可能很难生成真正原始的创新解决方案。
10.缺乏同理心、情商和良知。
人工智能缺乏同理心、情商和良知，这可能使其难以充分参与协作情况。因此，它可能无法捕捉到非语言线索或理解对话的情感背景。
11.没有道德责任，落入坏人之手是危险的。
最后，人工智能没有道德责任，落入坏人之手，它可能是危险的。人工智能做出的决策可能会产生现实世界的后果，并且这些决策有可能被用于有害目的。
