人工智能的潜在危害主要体现在算法偏见、技术滥用、隐私侵犯和就业冲击等方面，其“黑箱”属性和不可控性可能引发社会伦理危机与安全风险。
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算法偏见与决策不透明
人工智能系统依赖训练数据，若数据存在性别、种族等偏差，会导致算法决策不公。例如，招聘算法可能歧视特定群体。深度学习模型的“黑箱”特性使决策过程难以解释，在医疗、司法等容错率低的领域可能造成不可逆后果。 -
技术滥用与虚假信息泛滥
生成式AI可伪造逼真的音视频和文本，被用于制造虚假新闻、诈骗甚至政治操纵。深度伪造技术已出现仿冒CEO声音诈骗的案例，而大模型生成的“幻觉”内容可能误导公众认知，稀释真实信息。 -
隐私泄露与数据安全危机
AI需海量数据训练，但数据采集边界模糊。人脸识别、智能语音等技术可能非法获取生物信息，一旦遭黑客攻击（如Clearview AI数据泄露事件），将威胁个人安全甚至国家安全。 -
社会结构与劳动秩序重构
国际货币基金组织预测，AI或影响全球40%岗位，低技能劳动者面临失业风险。过度依赖AI可能导致人类认知能力退化，例如青少年因AI代劳而丧失批判性思维。 -
价值对齐与伦理困境
AI缺乏人类价值观，若未严格对齐伦理准则，可能输出反社会内容（如“毁灭人类”提议）。欧美大模型隐含的西方中心主义倾向，也折射出意识形态渗透风险。
应对这些风险需技术、法律与伦理协同：加强算法透明度审查、制定数据使用规范、推动人机协作的就业政策，并建立全球性AI安全监管框架。
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