人工智能研究方法的核心优势在于提升效率、优化决策支持及拓展应用场景，但同时也存在数据依赖、伦理挑战等潜在问题。以下是具体分析：

一、主要优点

1. 高效处理与决策支持

   人工智能能快速分析海量数据，辅助医疗诊断、金融预测等复杂任务，显著提高决策效率和准确性。

2. 自动化与成本优化

   通过机器人和智能系统替代重复性工作，降低企业人力成本，同时提升生产安全性（如自动驾驶减少事故）。

3. 个性化服务与创新

   基于用户行为数据提供定制化推荐（如Netflix、Spotify），并推动医疗、教育等领域的创新应用。

二、主要缺点

1. 数据依赖与偏差风险

   需依赖大量标注数据，若数据存在偏差，可能导致模型误判；同时数据隐私问题日益突出。

2. 伦理与安全挑战

   自动化决策可能引发道德争议（如自动驾驶的紧急情况处理），且存在被恶意利用的风险（如网络攻击）。

3. 就业替代与技术局限性

   部分传统岗位可能被取代，导致失业问题；人工智能缺乏真正的创造力，难以处理复杂场景。

三、总结

人工智能研究方法在提升效率、优化服务方面具有显著优势，但需平衡数据质量、伦理规范及技术局限性，以实现可持续发展。