自学AI确实能带来便利，但也存在‌技术风险大‌、‌就业误导性高‌、‌伦理隐患多‌等十大危害。以下是具体分析：

1. ‌技术理解片面‌：缺乏系统学习容易导致对AI原理一知半解，实际应用时漏洞百出。
2. ‌数据滥用风险‌：未经专业指导可能误用敏感数据，引发隐私泄露或法律问题。
3. ‌算法偏见放大‌：自学时忽视公平性检测，可能训练出歧视性模型，加剧社会不公。
4. ‌就业竞争力虚高‌：部分自学成果无法通过企业技术验证，导致求职时频繁碰壁。
5. ‌过度依赖工具‌：仅会用现成框架（如TensorFlow），脱离底层逻辑，难以解决复杂问题。
6. ‌安全隐患忽视‌：如未学习模型对抗攻击防御，开发的AI系统易被恶意利用。
7. ‌资源浪费严重‌：盲目尝试低效方法（如暴力调参），耗费算力却收效甚微。
8. ‌心理焦虑加剧‌：速成宣传制造“轻松掌握AI”的假象，实际学习挫折感强烈。
9. ‌行业规范缺失‌：自学可能绕过合规流程（如医疗AI需临床验证），埋下责任纠纷隐患。
10. ‌创新局限性大‌：模仿开源项目居多，缺乏原创思维，长期陷入“调包侠”困境。

自学AI需谨慎权衡利弊，建议结合专业课程与实战指导，避免踏入技术陷阱或伦理雷区。