然而,人(rén )工智能也(yě )面临着一些挑战和问题(tí )。例如,数据的质量(liàng )对于人工(gōng )智(zhì )能(néng )的表(biǎo )现起(qǐ )着重要(🚮)的影响。需要大量高质量(😬)的(de )数据来训(xùn )练和优化人(rén )工智能模型。此外,人(rén )工智能的决策透明性也是(👖)一个(gè )问题,有时候(hò(➖)u )人工智能(néng )会(👠)做出(😥)无法(fǎ )解释的(⛅)决策,难以预测和控制。另(lìng )外,人工智能还面临着隐私与安全的问题,例如人(🦀)脸(liǎ(♋)n )识别技术可能对个人(rén )隐私造成(chéng )侵犯。
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