Некоторые основные проблемы при использовании искусственного интеллекта (ИИ) в разработке программного обеспечения:

• Ограниченность данных. 5 Если данные, на которых обучается ИИ, не отражают реальный мир, система может делать неверные выводы. 5 Также данные, используемые для обучения ИИ, могут содержать предвзятость, которая передаётся системе. 5
• Сложность алгоритмов. 5 Современные ИИ-системы, особенно нейронные сети, состоят из миллионов параметров и работают как «чёрный ящик». 5 Это затрудняет объяснение логики принятия решений. 5
• Переобучение. 5 ИИ может слишком сильно адаптироваться к данным, на которых он обучается, и терять способность обобщать информацию. 5
• Неожиданные сценарии. 5 Система может столкнуться с ситуацией, которая никогда не встречалась в процессе обучения, и принять ошибочное решение. 5
• Технические ограничения. 5 Даже самые продвинутые ИИ-системы сталкиваются с техническими ограничениями, которые влияют на их работу. 5
• Человеческий фактор. 5 Программисты, инженеры и аналитики могут допустить просчёты на этапах разработки, обучения или тестирования системы. 5
• Ошибки в коде. 5 Баги в программном обеспечении могут привести к некорректной работе ИИ. 5
• Неправильная настройка. 5 Если параметры системы настроены неправильно, ИИ может работать неэффективно. 5
• Интеграция с существующими системами. 4 Многие предприятия работают на устаревших системах, которые могут быть негибкими и не поддерживать современные API, необходимые для плавной интеграции функций ИИ. 4
• Этические вопросы. 24 Использование ИИ может вызывать этические дилеммы, например, вопросы конфиденциальности данных, дискриминации или безопасности. 2