1.- 数据依赖性
生成式人工智能工具 可以生成看似正确的答案，但由于缺乏对现实世界的了解或训练数据的限制，包含错误或脱离上下文。为了避免这些缺陷，审查和验证所获得的信息至关重要。这些错误被称为“人工智能幻觉”，表明生成式人工智能的有效性在很大程度上取决于训练数据的质量。如果训练数据包含偏差、错误或不完整，人工智能生成的结果将反映出这些相同的缺陷。
低质量的数据可能会导致生成不精确或不准确的内容，从而导致偏见或误解长期存在。因此，除了应用数据清理和调优技术来提高生成结果的准确性和可靠性之外，还必须使用多样化且精 土耳其消费者电子邮件列表 心策划的数据集来训练这些模型。
2.- 不透明的操作系统：
在企业环境中使用生成式人工智能引起了对数据机密性和安全性的严重担忧。在处理敏感信息时，例如财务数据、市场策略或员工和客户的个人信息，这些数据存在暴露、管理不当甚至泄露的风险。
生成式人工智能系统通常作为“黑匣子”运行，这意味着它们究竟如何得出特定结论或生成特定结果是不透明的。在理解决策过程至关重要的关键应用中，这种不透明性可能会产生问题。例如，在医疗保健或金融领域，决策会产生重大后果，无法跟踪人工智能的思维过程可能是一个主要缺点。
3.- 缺乏创造力和对背景的理解：
虽然生成式人工智能可以模仿创造力，但它本质上是对现有数据和模式进行重新混合和重新利用。缺乏真正的创造力和产生真正新颖的想法或概念的能力。
这些系统通常难以理解上下文，尤其是在复杂或微妙的情况下。在需要深入了解文化细微差别、情商或道德考虑的情况下，这种限制很明显。
4.- 资源的集约利用：
生成式人工智能模型的开发和运行通常需要大量的计算资源。训练大型模型需要大量的能量和处理能力，这使得它变得昂贵并且对于较小的组织或个人来说不太容易获得。考虑到训练和运行这些模型所需的大型数据中心所产生的碳足迹，这种资源强度也引起了环境问题。
然而，尽管存在局限性，只要我们意识到它们并不完美，这些工具就可以帮助将生产力提升到另一个水平。
自从OpenAI 的 ChatGPT和谷歌的 Gemini等生成式人工智能工具出现以来，公司团队一直在尝试提高他们的生产力和创造力。
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