人工智能面临的技术挑战主要包括以下几个方面：
- AI框架生态不繁荣 ：
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国产AI框架在开源社区建设、硬件适配和行业覆盖等方面还有很大的提升空间。
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由于起步较晚、算法研究薄弱和开源文化欠缺，国内AI框架在全球范围内的影响力有限。
- 人工智能产生幻觉 ：
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AI系统在处理信息时可能产生与实际情况不符的判断和回答，这在医疗、交通等领域可能对人类生命和财产造成严重威胁。
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尽管业内提出了多种解决方案，如人类反馈强化学习（RLHF）和“护栏技术”（NeMo Guardrails），但尚未找到一个既解决幻觉问题又不损害性能的可靠方法。
- 人工智能的安全漏洞和不透明性问题 ：
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AI系统复杂且广泛应用，易于受到攻击，如数据中毒攻击可能影响其决策能力。
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许多深度学习模型如同“黑箱”，难以解释其决策过程，这在医疗或法律等关键领域可能导致严重后果。
- 人工智能的失控风险 ：
- 随着通用人工智能的实现，人们担心AI系统的自主性过强，可能带来超出人类控制的风险。
- 数据标注问题 ：
- 标注数据的质量直接影响AI模型的性能，标注数据的不准确和不一致性会导致模型学习到错误知识，生成错误、歧义或不符合语境的内容。
- 人工智能的伦理和社会问题 ：
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AI技术在开发与应用中存在违反社会伦理道德标准引发的风险，如侵犯个人隐私、数据隐私泄露等。
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在外科手术等关键应用中，数据管理、实时应用和伦理方面的挑战也需要解决。
- 人工智能的全球治理问题 ：
- 由于各国在治理体系、技术能力、经济发展水平上的差异，人工智能的全球治理面临诸多挑战，包括技术路径的不确定性、技术治理与技术创新的协调、国际治理机制的多元性和复杂性、监督执行问题以及地缘政治带来的问题。
这些技术挑战不仅涉及AI框架和算法本身，还涉及数据、安全、伦理和社会等多个方面，需要多方合作和持续创新才能有效应对。
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