人工智能伦理争议点主要包括以下几个方面：
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就业替代问题 ：AI技术的广泛应用导致部分工作岗位被自动化取代，尤其是那些重复性高、规律性强的工作，如数据输入员、客服代表等。这一现象引发了社会对失业问题的担忧，促使各国政府和企业思考如何通过教育培训和政策调整来帮助受影响人群实现职业转型。
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数据隐私问题 ：AI技术依赖大量数据进行训练，数据的收集、存储和使用过程中存在诸多隐私风险。例如，LinkedIn因数据共享训练AI而面临集体诉讼，引发了公众对数据隐私保护的广泛关注。数据隐私问题不仅涉及个人隐私泄露的风险，还可能导致用户数据被用于非法目的。
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算法偏见问题 ：AI算法可能因训练数据的偏差或算法设计不当而产生偏见，导致不公平的结果。例如，在招聘中，某些AI算法可能对特定性别或种族的候选人存在偏好，从而影响公平竞争。在金融领域，算法偏见可能导致信贷评估不公等。
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责任归属问题 ：当AI系统出现故障或错误时，确定谁应该对此负责成为一个难题。是汽车制造商、软件开发者，还是最终用户？一个著名的案例是特斯拉自动驾驶系统导致的一起致命车祸，这引发了关于如何界定和分配责任的广泛讨论。
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透明度与可解释性 ：许多先进的AI模型，如深度神经网络，其内部运作机制非常复杂，难以被人理解，这就造成了所谓的“黑箱”现象。如果一个AI系统做出的决定无法被人类解释清楚，那么即使结果正确也可能引起公众担忧，并且不利于建立信任。
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人机关系 ：随着AI技术的深入发展，人机关系也成为一个重要的伦理议题。目前的弱人工智能尚不能获得独立的伦理人格，规制技术开发者的科技伦理起主导作用，同时不排除人机交互伦理可能会赋予机器人某种道德性“权利”。
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道德责任与义务 ：人工智能是否应该承担道德责任和义务，以及如何界定其道德责任范围，是当前伦理讨论的热点之一。例如，自动驾驶车辆在遇到不可避免的事故时应该如何做出决策，涉及到复杂的伦理选择和法律责任划分。
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技术滥用与伦理治理 ：AI技术的广泛应用也带来了技术滥用和伦理治理的挑战。例如，AI可能被用于制造虚假信息、进行网络攻击等不当用途，这要求加强伦理治理和监管，确保技术的合理使用。
综上所述，人工智能伦理争议点涉及就业、数据隐私、算法偏见、责任归属、透明度与可解释性、人机关系、道德责任与义务以及技术滥用与伦理治理等多个方面。解决这些问题需要多方共同努力，包括政府、企业、科研机构和公众的参与，通过制定合理的法规和标准，推动技术创新和伦理治理的协同发展。