1. 인공지능이 제 일을 빼앗아갑니다. 인공지능에 대해 가장 흔하고 잠재적으로 위험한 오해는 인간의 일을 빼앗는다는 것이다. 예, 자동화로 인해 일부 저기능 일자리의 중복이 증가하고 있지만, 이러한 추세는 최근 몇 년 동안 크게 과장되었습니다. 더욱이, 대부분의 과학적 추산에 따르면 인공 지능 중심의 자동화로 인해 대체보다는 더 많은 일자리가 창출될 수 있습니다. 그러나, 그럼에도 불구하고, 이것은 요점이 아니다. 직장의 인공지능은 사람들이 이러한 일을 할 필요성을 완전히 없애는 것이 아니라 사람과 기업의 성과를 높일 수 있는 능력을 가지고 있다.
인공지능의 작동 원리는 인간의 뇌와 같다. 이것은 인공지능에 관한 흔한 실수이며, 널리 사실로 받아들여졌다. 사실 인공지능은 매우 간단한 분야로, 매우 기초적인 응용이 있다. 네, 인공지능이 한 판 바둑에서 인간을 성공적으로 이기거나 시리의 재치 있는 음성 답변을 통해 인간을 모방했다는 증거가 많이 있습니다. 그러나 이것은 단지 시뮬레이션 일뿐입니다. 인공지능은 주변 환경을 이해하거나 느낄 수 없고, 인간처럼 실제로 환경에서' 학습' 할 수 없다. 결론적으로, 인공지능은 책을 읽거나 양복에 넥타이를 매는 것과 같이 인류의 가장 기본적인 일을 해야 하는데, 우리는 아직 갈 길이 멀다.
인공 지능 알고리즘은 중립적이고 객관적인 과정입니다. 뉴스에서 점점 더 주목을 받고 있지만 인공지능은 중립적이거나 객관적이지 않기 때문에 이미 이 점을 알고 있을 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 인공지능의 품질은 그것을 만든 사람이나 회사에 달려 있다. 상업용례에서도 인공지능의 품질과 신뢰도는 크게 다르다. 흔히 볼 수 있는 사용 사례인 외환거래 로봇은 인공지능을 이용하여 금융거래원이 외환시장에서 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. 서로 다른 인공지능 로봇이 많이 있지만, 실제로 최고급 외환중개상 등 업계 전문가들은 외환로봇의 거래 도구로서의 신뢰도를 면밀히 조사해 모든 인공지능이 중립적이거나 신뢰할 수 있는 것은 아니라는 것을 보여준다. 때때로 인공지능은 기술 자체를 지나치게 신뢰하는 사람에게 부적절하게 팔릴 수 있다.
인공지능은 문외한들에게 너무 이해하기 어렵다. 컴퓨터 과학 배경이 없는 많은 사람들은 본능적으로 인공지능을 이해하고 사용하는 것을 막았고, 과학자들만이 그것을 장악할 수 있다고 잘못 생각했다. 사실 인공지능의 과정은 매우 간단해서 2 ~ 3 줄의 코드만 있으면 만들 수 있다. 인공지능은 단지 하나의 프로세서일 뿐입니다. 데이터를 입력하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그 작동 방식은 매우 직설적이어서, 짧은 시간 동안 그 기본 원리를 배우고 싶은 사람은 누구나 쉽게 파악할 수 있다. 특히 인공지능 전문가들 중에는 인공지능에 대한 관문이 너무 많아 물건을 최대한 활용할 수 있는 사람들만 소외될 뿐이다. (윌리엄 셰익스피어, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능, 인공지능) 인공지능을 둘러싼 많은 오해가 있지만, 이것들은 가장 해롭다. 다음에 이런 오도적인 말을 들으면 진상을 명확히 할 수 있다.