​​人工智能在提升生产力的同时也存在多重潜在风险，涵盖算法失控、隐私泄露、虚假信息传播及对就业市场冲击等方面，需通过技术升级与法律约束共同应对。​​

人工智能系统可能存在算法失控风险，表现为数据偏差导致的算法歧视或“幻觉”现象，例如金融工具因错误反馈引发连锁危机，甚至威胁人类生存安全。隐私保护也面临挑战，过度采集数据或数据泄露可能造成身份盗用、诈骗等侵害行为，尤其涉及生物识别信息时风险显著上升。在信息传播领域，深度伪造技术与算法推荐系统的结合正在加速虚假信息扩散，加剧社会信任危机并模糊虚拟与现实的边界。人工智能自动化将取代传统就业岗位，造成技能鸿沟扩大与收入不平等加剧。尽管各国正通过法律如《人工智能法案》及伦理标准推动行业自律，但从企业责任到国际合作的全链条风险管控仍需完善。技术透明性、数据最小化原则、分级监管及责任追溯机制是降低当前风险的关键手段，公众教育与数字素养提升同样不可或缺。未来人工智能治理需平衡创新激励与安全保障，通过动态风险防控适应技术迭代节奏。