​​人工智能系统的核心缺陷包括：数据依赖性过强、可解释性不足、易受对抗攻击、隐含偏见风险以及缺乏常识与创造力​​。这些缺陷导致AI在关键领域应用时可能出现安全隐患、决策偏差或逻辑错误，亟需通过技术迭代与监管完善来提升可靠性。

1. ​​数据依赖与质量缺陷​​：AI模型需海量数据训练，但数据中的噪声或偏见会被放大。例如招聘算法因历史数据性别偏见而歧视女性候选人，或金融AI因市场信号趋同导致决策畸化。

2. ​​“黑箱”不可解释性​​：深度学习模型决策过程难以追溯。医疗诊断AI无法说明判断依据，自动驾驶系统误判交通标志时，人类无法快速定位逻辑漏洞，增加高风险场景的应用阻力。

3. ​​对抗样本欺骗​​：微小干扰即可误导AI识别结果。图像中加入人眼不可见的噪声，能使系统将“限速80”误判为“禁止通行”；文本修改单个字母可导致分类错误，暴露安防漏洞。

4. ​​隐含偏见与伦理盲区​​：AI无法主动识别数据中的歧视模式。例如电商算法基于用户手机型号差异化定价（大数据“杀熟”），或语音助手对非主流口音的识别准确率骤降。

5. ​​常识与创造力缺失​​：AI缺乏人类的基础认知能力。它能生成语法正确的文本，但无法理解“雨天需带伞”的常识逻辑；艺术创作也仅能重组既有元素，难以突破范式创新。

当前AI技术仍处于“弱人工智能”阶段，其缺陷本质源于方法论局限。未来需结合知识驱动与数据驱动，构建可审计、抗干扰的第三代人工智能框架，同时通过跨学科协作完善伦理规范与行业标准。