人工智能目前面临的问题主要包括以下几个方面：

1. 数据偏见 ：AI算法和模型的训练依赖于大量数据，如果数据存在偏见，模型也会反映出这些偏见，可能导致不公平的决策和对某些群体的歧视。

2. 可解释性问题 ：许多AI算法和模型的工作原理复杂，难以解释其决策过程，这在需要高度透明度和解释性的领域（如医疗诊断、金融风险评估等）是一个重要问题。

3. 隐私和安全问题 ：AI系统需要大量个人数据进行训练和预测，这可能导致个人隐私受到侵犯，同时也面临恶意攻击和数据滥用的风险。

4. 对人类就业的影响 ：AI的自动化能力可能取代一些传统工作岗位，导致大量岗位消失和对就业市场的压力。

5. 伦理和道德问题 ：AI系统在某些情况下需要做出道德和伦理决策，例如自动驾驶汽车中需要选择撞击谁，这引发了广泛的伦理讨论。

6. 技术壁垒 ：AI技术的发展和应用涉及多个领域，技术复杂性和壁垒需要通过持续的技术创新和研发来解决。

7. 安全性问题 ：随着AI技术的普及，其系统的安全性变得越来越重要，需要加强对AI系统的安全性研究，以防止系统被攻击或破坏。

8. 法律和伦理挑战 ：AI的广泛应用引发了一系列法律和伦理问题，例如自动驾驶汽车的道德困境，以及现有法律法规可能滞后于新兴的AI技术。

9. 缺乏创造性和直觉 ：尽管AI在处理大规模数据和执行重复任务方面表现出色，但在涉及创造性思维和直觉判断的领域中仍存在局限。

10. 能耗问题 ：AI系统的训练需要大量处理能力，导致巨大的能源消耗，这不仅增加了运营成本，还对环境造成了负面影响。

11. 生态系统问题 ：国内AI生态系统尚未形成统一，存在标准不统一、高质量语料库缺乏、跨机构跨学科合作不足等问题。

解决这些问题需要多方面的努力，包括技术创新、法律法规制定、伦理准则建立以及公众教育和意识提升等。