1️⃣ AI ≠ 逻辑，它只是一个“模式猜测器”
AI（如大型语言模型）从根本上是从数据中学习统计模式，而不是真正的“逻辑”。
🧩 它模仿相关性（例如，“12月销售额上升”），但无法理解原因。
❌ 示例：如果数据中有拼写错误（例如，日期为“2023-13-32”），AI无法推断它是无效的——它需要明确的规则。
2️⃣ 数据需要上下文，AI缺乏“常识”
数据清理/转换依赖于特定领域的规则和人类的直觉。
📅 日期格式：AI无法神奇地知道“MM/DD/YYYY”与“DD-MM-YY”的区别，除非有人类定义的规则。
🔍 异常值检测：如果AI在奢侈品市场训练，可能会将100万美元的房屋销售标记为“正常”。人类能发现上下文！
3️⃣ 垃圾进，福音出？不可能！
AI的输出完全依赖于输入数据的质量。
🗑️ 脏数据 → 有偏见的模型。谁来清理数据？人类！
🤖 悖论：AI需要干净的数据才能工作，但它自己无法创建干净的数据。
4️⃣ “黑箱”问题
AI无法解释它为什么以某种方式处理数据。
💼 商业风险：如果贷款审批AI“误算”收入，你无法审计它的“逻辑”。
⚖️ 伦理灾难：训练数据中的偏见？AI会无声地放大它。
🛠️ AI实际有帮助的地方：
自动化重复性任务（例如，标记重复项）。
辅助人类，而不是取代人类。
底线：AI是一种工具，不是巫师。数据处理需要人类的判断、透明度和问责制——这是任何算法都无法伪造的。💡
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