人工智能在实践中未能令人印象深刻
科技行业最近的趋势表明，全球各公司已急切营销人工智能解决方案，其中许多对其客户并非特别必要。然而，在宏伟的宣布之后，人工智能在实际应用中往往表现不佳。
例如，微软在各平台上雄心勃勃地部署他们的AI Copilot时，系统难以有效完成基本任务，结果事与愿违。同样，Rocketjobs决定利用人工智能回应评论时，却导致其在线档案的被破坏。
谷歌的人工智能失误引发公众批评
也许最严重的失误之一就是谷歌的先进人工智能，该人工智能提出了一些奇怪的建议，如消费放射性废物或用胶水固定奶酪。因效果不佳而被普遍抛弃的其他AI助手Humane AI Pin和Rabbit R1，进一步加剧了人们对人工智能无用之感。
尽管投资大量资金，甚至达数亿美元，人工智能被奉为突破性技术的承诺正因现实世界的失败而土崩瓦解。英伟达的市值，在很大程度上依赖于他们的AI培训硬件，反映了这种日益增长的怀疑。
公众对人工智能厌倦之后的未来
当人工智能在搜索引擎等重要服务中的使用导致公众被迫接触有缺陷的技术时，人工智能作为一种强大力量的幌子正在迅速消退。被过度宣传和表现糟糕的人工智能工具逐渐面临忽视，类似NFTs（非同质化代币）在估值崩溃后的消退。尽管人工智能的曝光度和投资不断增加，当前的幻灭浪潮可能导致更加谨慎，基于需求的人工智能实施，将其从奇迹般的万能药转变为具有特定、能够增值的应用工具。
教训是明显的：人工智能有潜力，但还不准备好成为营销人员所称的现代问题的灵丹妙药。随着更多人认识到人工智能的局限性，其整合可能会变得更为有选择性和理性，模拟那些在不断发展的数字领域中找到其合适位置的技术之路。
了解人工智能空洞承诺背后的现实
围绕人工智能的期待一直很显着，常常被描绘为一支能够改变产业和日常生活的神奇魔杖。但是，尽管在机器学习和神经网络方面取得了重大进展，各种人工智能系统多次展示了不足，尤其是在理解和处理人类语言时所需的微妙和细微之处。这表明了人工智能技术公司所承诺的东西与当前实践中可实现的东西之间存在差距。
围绕人工智能技术的一个关键问题是：为什么人工智能系统在实际应用中经常无法达到预期效果？答案往往在于现实世界情况的复杂性，它们可以是不可预测的，充满了人工智能目前尚无法处理的变量。虽然人工智能可以在具体任务的受控环境中表现出色，但人类背景引入了一种复杂性，即使对于先进的人工智能来说也是具有挑战性的。
主要挑战和争议
人工智能的过度承诺引发了伦理辩论，尤其是围绕技术取代人类工作的话题。人们对自动系统导致失业感到担忧，尽管一些人认为人工智能可以在开发和监督智能系统的过程中创造新的就业机会。
另一个有争议的问题是人工智能在执法或医疗等关键领域的决策，错误可能带来深远的后果。人们对这些敏感领域中人工智能的可靠性一直感到担忧。
最后，人工智能中的偏见问题，许多系统至今仍无法摆脱其数据中发现的偏见。这引发了有关人工智能开发和部署方面更清晰的监管和伦理准则的呼吁。
优点和缺点
人工智能的优点包括提高效率和处理大量数据的能力——这些对人类来说是困难的任务。人工智能可以不知疲倦地工作，可以在危险环境中工作，保护人类工作者免受危险条件的伤害。
不利之处是，开发和实施人工智能系统可能成本高企。它们还需要大量能源，加剧环境担忧。此外，复杂的人工智能仍可能误解上下文或产生意外结果，正如微软和谷歌提供的示例所证明的那样。
此外，人工智能在社会中的影响，例如工人的替代和隐私和监控问题，是社会正在应对的劣势。
总而言之，虽然人工智能寄予厚望，但当前的局势表明需要更加扎实和批判的观点来部署其。有关人工智能主题的进一步阅读，可以考虑访问一些领先的技术和研究机构，如斯坦福大学或麻省理工学院。这些机构不仅提供研究见解，还就人工智能技术的未来进行批判性讨论。