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人工智慧（AI）藉由分析某個特定的數據集與偵測其中的模式，來獲得「智慧」。它對這個數據集以外的世界一無所知，因此產生了許多種危險。

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改變一個像素，就可能混淆AI系統，讓它將一匹馬誤認為一隻青蛙，或者更可怕的是，在醫療診斷或機器操作上出錯。AI完全依賴數據集也引發了嚴重的安全漏洞：惡意代理程式（malicious agent）可以在數據中引入幾乎無法察覺的微小變化，藉以欺騙AI演算法。最後，AI系統「不知道自己不知道什麼」，可能會自信滿滿地做出錯誤預測。

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增加更多數據並不一定能克服這些問題，因為實際的商業和技術限制永遠會局限數據的數量。而且，要處理大型數據集，就需要愈來愈龐大的AI模型，這超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡。

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我們已經找出一種替代補救措施：將數據驅動的AI，連結...

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