网络的弊端事例？
一、网络的弊端事例？
坏处
1.使自控能力差的同学沉溺网中，不能自拔，花费大量时间上网，从而影响学习成绩。
2.网络良莠并存，容易接触不良网页，如色情、暴力等。又因为中学生常常容易受人影响、自控能力差、分辨能力弱，他们常常会因为网上不良内容而走上犯罪道路。
3.长时间上网容易造成大脑缺氧，从而造成精神萎靡、眼睛长期处于紧张状态容易造成近视。
4.一些长期长时间上网的学生容易产生孤独症，整天沉溺于幻想中脱离现实，而当他真正面对社会和人群的时候，就会因为想像和距离的问题产生退缩感，不敢正常与人沟通。
5.许多中学生因为打一些暴力游戏使自己模糊了真人与游戏对象的区别，常常无意识地模仿游戏来对待身边的人。
6.长期上网需要大量金钱，没有钱的时候，自控能力弱的人会采取违法的方式，不择手段地获取金钱从而走上犯罪道路。
7.网吧这些上网的地方往往是无业游民、瘾君子、罪犯的藏匿地点，在这些地方逗留时间太久往往会出意外，或受人引诱。
二、出国留学的弊端事例
出国留学对许多学生来说是实现梦想的机会，然而，我们不能忽视出国留学的弊端。在这篇文章中，我们将讨论几个出国留学的弊端事例，以便更好地了解这一过程可能带来的挑战。
文化冲击
出国留学意味着要适应一个全新的文化环境。无论是语言、饮食、礼节还是价值观都可能与自己所习惯的完全不同。这种文化冲击可能会导致一段时间的困惑和不适应，甚至引发孤独感和焦虑。
举个例子，一个来自中国的学生可能发现，在西方国家，人们更加注重个人隐私和独立性，与中国的亲情关系和社群意识形成了鲜明对比。这种文化差异可能导致学生感到孤独和隔离，需要花费一定的时间来适应这种新的价值观。
教育体系差异
每个国家的教育体系都有其独特之处。当学生从一个国家转移到另一个国家时，他们可能会面临教育体系的差异。这可能包括教学方法、评估方式以及课程设置等方面的不同。
举个例子，中国的教育体系注重应试，而西方国家的教育体系更加注重培养学生的批判思维和创造力。这种教育体系差异可能导致学生在适应新的学习模式和要求时遇到困难，需要付出更多努力来适应新的教学环境。
经济负担
出国留学通常伴随着巨大的经济负担。学费、生活费、住宿费以及其他杂费等会让留学生和他们的家庭承担高昂的费用。
举个例子，许多学生需要通过奖学金、贷款或家庭资助来支付留学费用。这可能给他们和他们的家庭带来沉重的财务压力，甚至会影响到整个家庭的经济状况。
身份认同困惑
在一个全新的文化环境中，留学生可能会面临身份认同的困扰。他们既想保持自己的文化传统和身份，又想融入新的社会。
举个例子，一个中国学生可能感到困惑，不知道自己应该坚持传统的中国价值观，还是适应西方社会的价值观。这种身份认同困惑可能导致学生在思想上的纷扰和不确定感。
语言障碍
语言障碍是许多留学生面临的共同问题之一。如果留学生不熟悉目标国家的语言，他们可能会遇到沟通困难、学习困难以及适应困难。
举个例子，一个中国留学生可能发现英语的发音、语法和词汇与汉语有很大的差异，需要花费更多的时间和精力来学习和适应新的语言环境。
逆文化冲击
逆文化冲击是指当留学生回到自己的国家时，他们可能面临的文化适应困难。虽然他们已经适应了目标国家的文化，但回到自己的国家后，他们可能感到陌生和失去归属感。
举个例子，一个留学生可能发现自己回到中国后，一些习以为常的习俗、价值观和社会规范与他们在国外接受的教育和经验不符。这种逆文化冲击可能导致学生感到困惑和失望，需要再次适应自己的文化环境。
综上所述，出国留学的确提供了许多机会和挑战。虽然我们不能否认留学的弊端，但通过充分的准备和适应，我们可以克服这些障碍，并从留学经历中获得宝贵的成长和学习机会。
三、人工智能的弊端？
1、实施起来很昂贵
当将安装、维护和修理的成本结合起来时，人工智能是一个昂贵的提议，那些拥有巨额资金的人和企业可以实施。
2、对机器的依赖
随着人类对机器依赖程度的不断增加，我们正处在一个人类难以在没有机器帮助情况下工作的时代。我们过去用过它，毫无疑问，我们将来也会继续用到它，我们对机器的依赖只会增加。
3、取代低技能工作
人工智能很可能会取代许多低技能工作。由于机器可以24 * 7不间断工作，因此与人类相比，企业更喜欢投资机器。随着我们走向自动化世界，几乎每一项任务都将由机器完成，有可能出现大规模失业。
4、工作限制
人工智能机器被编程为根据它们所接受的训练和编程来完成某些任务。依靠机器来适应新环境，勇于创新，跳出框框思考将是一个巨大的错误。
四、不发展人工智能的弊端？
就是落后，现在很多行业都缺少工人，今后又面临年青人少，现在老龄化已经开始了，人工智能是解决这些问题的最好办法，我们国家应该高度重视人工智能，大力发展人工智能，才能使我们国家不落后，国家才能繁荣富强，兴旺发达，才能不受外国人欺负。
五、人工智能社会的弊端
在当今高度数字化和信息化的社会中，人工智能技术的迅猛发展给人类带来了诸多便利和创新，然而，随之而来的是人工智能社会的弊端，这些弊端可能对我们的生活和社会造成重大影响。
1. 隐私泄露问题
随着人工智能技术的普及和应用，人们的个人信息和隐私也变得越来越容易受到侵犯。从智能家居设备到社交媒体平台，人工智能系统不断收集和分析用户的数据，有时甚至在未经用户同意的情况下收集个人信息。这种数据泄露不仅存在着个人隐私泄露的风险，还可能导致个人信息被用于不法用途，从而损害个人利益和社会稳定。
2. 就业岗位减少
随着人工智能技术的广泛应用，许多传统的劳动力岗位面临着被取代的风险。自动化生产线、智能客服机器人等人工智能系统的出现，使得一些传统的体力劳动岗位和劳动密集型岗位逐渐减少。这种趋势不仅影响着失业人数的增加，还可能导致社会的经济结构和就业形势发生巨大变化。
3. 数据安全风险
在人工智能社会中，数据扮演着至关重要的角色，但与此同时，数据安全风险也变得越发严峻。人工智能系统的算法和模型依赖于大量的数据训练，一旦这些数据受到攻击或泄露，就会对系统的稳定性和可靠性造成威胁。黑客入侵、数据泄露等安全问题可能会对个人、企业乃至整个社会造成严重损失。
4. 社会不平等加剧
在人工智能社会中，对于人工智能技术的应用和获益不一定会平等地分配给每个人。由于技术领域的壁垒和知识门槛，导致一部分人可以享受到技术带来的便利和创新，而另一部分人却可能因为技术的发展而被边缘化。这种不平等现象可能加剧社会的阶层分化和不公平现象，对社会造成负面影响。
5. 人际交往减少
在人工智能社会中，智能设备和系统的普及也使得人与人之间的社交和交流变得越来越匮乏。人们更倾向于与智能机器人、虚拟助手进行互动，而放弃了与现实生活中的他人建立联系和交流的机会。这种社会现象可能导致人际关系的淡化，进而影响社会的凝聚力和团结性。
6. 物理世界与虚拟世界融合
随着人工智能技术的发展，虚拟现实、增强现实等技术也逐渐走进人们的视野，使得物理世界与虚拟世界之间的界限日益模糊。人们在虚拟空间中可以体验到前所未有的沉浸感和创造力，但也可能丧失对现实世界的关注和认知。这种物理与虚拟世界的融合可能对个人的认知能力和现实生活产生负面影响。
7. 道德伦理问题
随着人工智能技术的不断发展，人们也开始关注人工智能社会的弊端中的道德伦理问题。例如，智能系统是否应该拥有决策权？如何确保人工智能系统的决策符合道德标准？这些涉及到权利、责任和价值观念的问题，需要社会共同探讨和解决。
综上所述，人工智能技术的发展带来了许多便利和创新，但我们也不能忽视人工智能社会的弊端所带来的挑战和问题。面对这些问题，我们需要加强对人工智能技术的规范和监管，同时注重人文关怀和社会责任，共同促进人工智能技术的可持续发展与社会的和谐进步。
六、人工智能对人类的弊端
在当今数字化时代，人工智能已经成为了现代社会的重要组成部分。它的发展给人类带来了许多便利和创新，但与此同时，人工智能也存在着一些潜在的弊端。本文将探讨人工智能对人类的弊端，以及如何有效管理和解决这些问题。
1. 人工智能的快速发展
随着科技的不断进步，人工智能技术变得越来越普及和成熟。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，人工智能已经深入到人们生活的方方面面。它的发展不仅让我们的生活更加便利，还为各行各业带来了巨大的改变和发展机会。
2. 人工智能对人类的弊端
然而，随着人工智能的普及和应用，一些潜在的弊端也逐渐显现出来。其中包括：
- 隐私泄露： 人工智能技术需要大量数据支持，而这些数据往往涉及个人隐私。一旦这些数据泄露，个人隐私将会受到严重侵犯。
- 失业风险： 一些传统行业可能会因为人工智能的替代而面临失业风险。例如，许多简单重复性的工作岗位可能被自动化技术取代。
- 数据安全： 随着人工智能应用的扩大，数据安全问题也变得越发突出。黑客可能会利用人工智能系统的漏洞进行攻击，造成严重的损失。
3. 有效管理人工智能的弊端
为了有效管理人工智能的弊端，我们可以采取以下措施：
- 加强数据保护： 确保个人数据的安全性，严格监控数据的获取和使用过程，避免隐私泄露的风险。
- 转变教育模式： 针对人工智能发展带来的失业风险，应该加强教育培训，使人们具备适应新技术环境的能力。
- 加强网络安全： 建立健全的网络安全体系，加强对人工智能系统的监控和防护，保障数据和系统的安全。
4. 人工智能的未来
尽管人工智能存在一些弊端，但我们相信随着技术的不断创新和发展，人工智能的未来将会更加美好。通过有效管理和规范，我们可以最大程度地发挥人工智能的优势，同时避免其潜在的弊端带来的影响。
总的来说，人工智能对人类的影响是复杂而深远的。只有在认识到其潜在弊端的同时，我们才能更好地利用人工智能技术，推动社会的发展和进步。
七、人工智能益处和弊端
人工智能益处和弊端
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域的一项前沿技术，其带来的益处和弊端备受关注。人工智能的发展不仅极大地改变了我们的生活，也对社会和经济产生了深远影响。
人工智能的益处
首先，人工智能的益处在于提高了工作效率。通过深度学习和模式识别等技术，人工智能可以完成许多重复性、繁琐的工作，极大地节省了人力资源，提高了生产效率。例如，人工智能在生产制造、医疗诊断、客户服务等领域的应用，都极大地提高了工作效率。
其次，人工智能使得生活更加便利。智能语音助手、智能家居设备、智能交通系统等的普及，让人们的生活变得更加智能化和便捷。人工智能技术的应用，让我们可以通过语音指令控制家电、通过智能手机实现自动化管理等，极大地提升了生活品质。
此外，人工智能还在医疗、金融、农业等领域发挥着巨大作用。在医疗方面，人工智能可以辅助医生进行诊断、制定治疗方案，提高了医疗水平；在金融领域，人工智能能够进行风险评估、数据分析，提高了金融机构的效率和准确性；在农业方面，人工智能可以帮助实现精准农业，提高农作物产量和质量。
人工智能的弊端
然而，人工智能的发展也带来了一些弊端和挑战。其中最主要的问题之一是数据隐私和安全性问题。随着人工智能技术的不断发展，个人数据的收集、存储和使用变得越来越普遍，这就涉及到了用户数据隐私和信息安全的问题。一旦这些数据被滥用或泄露，将对个人和社会造成严重影响。
另外，人工智能的普及也带来了一定程度的就业压力。一些传统行业的工作岗位可能会因为自动化和智能化而被取代，导致部分人员失业或就业困难。尤其是低技能劳动力的就业机会可能会受到更大冲击。
此外，人工智能的决策透明度和责任问题也备受争议。由于人工智能系统的复杂性和黑盒特性，有时很难解释系统的决策过程，这就给法律、道德和责任追究带来了困难。在自动驾驶、金融风控等领域，人工智能所做出的决策可能会产生意想不到的结果，因此相关的责任问题亟待解决。
结语
总的来说，人工智能作为一项前沿技术，既带来了许多益处，也面临着一些弊端和挑战。我们应当正确认识人工智能技术的作用和影响，努力发挥其优势，同时加强监管和规范，以促进人工智能技术的健康发展，为人类社会的进步和发展作出更大贡献。
八、人工智能有何弊端
人工智能有何弊端
人工智能作为一项新兴技术，在改变着我们生活的同时，也带来了一些弊端。尽管人工智能的发展给我们带来了许多便利和机会，但是我们也需要意识到其中可能存在的风险和挑战。
数据隐私泄露风险
人工智能需要大量的数据作为输入来进行学习和决策，这就带来了数据隐私泄露的风险。个人信息可能会被未经授权的访问者获取，从而导致隐私泄露和个人信息泄露的问题。
智能系统决策不透明
人工智能系统的决策过程通常被视为黑匣子，用户往往无法理解系统为何做出某个决定。这种不透明性可能导致系统偏见、错误决策或不公正的结果。
失业和职业转变
随着人工智能的普及和应用，一些传统行业可能会面临失业风险，因为机器可能会取代部分人类工作。这对受影响的人们来说是一大挑战，需要他们做出相应的职业转变和适应新的工作环境。
道德和法律问题
人工智能系统的决策往往涉及到道德和法律方面的问题，如何权衡机器的决策与伦理标准之间的关系是一个重要的议题。此外，人工智能技术的快速发展也给相关立法机构带来了挑战，需要尽快跟进相关法律法规的制定。
安全风险和数据泄露
人工智能技术的应用不可避免地会带来安全风险和数据泄露的问题。黑客可能利用人工智能系统的漏洞进行攻击，导致数据泄露和信息安全的问题。
社会分化和不平等
人工智能的发展可能会加剧社会分化和不平等现象，因为技术的普及和应用并不是均匀的。一些群体可能无法享受到人工智能带来的好处，从而导致社会不平等的加剧。
心理健康问题
长时间与人工智能系统交互可能会对人们的心理健康造成影响，比如孤独感、焦虑和沮丧等问题。人们需要意识到人工智能技术对心理健康的影响，并采取相应的措施来保护自己的心理健康。
监管缺失和道德风险
人工智能技术的发展速度迅猛，相关监管机构可能会滞后于技术的发展，导致监管缺失和道德风险的问题。监管部门需要加强对人工智能技术的监管，确保其合法、公正和道德的应用。
结语
人工智能的发展给我们带来了无限的机遇和可能性，同时也带来了一些弊端和挑战。我们需要在推动人工智能技术发展的同时，加强对其可能带来的风险和挑战的认识，共同努力解决这些问题，确保人工智能技术能够更好地造福人类社会。
九、关于人工智能改变世界的事例？
能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。
在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上，“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台。此外，还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。
大会上，以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云，就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟，他认为，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当，“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。
马云有此感叹，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。
人工智能的意义已不止于经济层面，它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗，基于这一逻辑，政策已率先做出反应。
在今年2月，工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落实，人工智能被列为七大领域之一。
随着底层技术的进步，与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。
疫情催化及政策推动下，人工智能的发展被按下加速键：仅在大会上，就诞生了8个人工智能产业投资基金项目，36个人工智能产业项目，签约投资总额超过300亿元。
而在新基建的东风下，人工智能又会带来哪些机遇？
一局围棋
在未来关于人类历史的讲述中，一定会有这样一个篇章。
2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。
这样一场比赛，将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化，也将人类一直以来的自信与骄傲击破，证明了人工智能可以达到比肩，甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时，中国选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石，但是赢不了我”。
仅一年之后，AlphaGo再次突飞猛进，大众已经一边倒地做出了人类必败的判断，最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。
第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。
柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。
值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。
1950年，一位名叫马文·明斯基的大四学生，与同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被看做是人工智能的一个起点。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。
同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。直到1956年，计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词，被人们看做是人工智能正式诞生的标志。
随后，由于技术难度高、进展慢，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年，由于通用计算机 Lisp Machine在商业上的失败，人工智能再次滑入了低迷期，行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件，而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。
长久以来，对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中，一直到AlphaGo出世，横扫人类围棋界，才一举将人工智能推向了社会话题中心，自此之后，人工智能概念始终炙手可热。
人工智能之所以会在2017年的时点上爆发，本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟，马化腾曾在演讲中提到，发展人工智能，场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。
在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年，现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法，2012年，Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。
Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法上的快速迭代：以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期，带来效率上的成倍提升。
大数据则是人工智能的燃料，随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类生活逐渐被智能终端所绑定，每日可产生的数据量出现指数级的增长，且数据维度更加丰富，大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。
另一方面，随着社会经济形态与产业形态发展，人工智能有了更多的落地场景，如医疗、安防、交通等，这是承载人工智能发展的介质。
因此，近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发，引发了一场席卷全球的AI创投热潮。
迷雾尚未消散
在探讨人工智能的前景之前，有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线：一是学术视角的底层研究，二是产业视角。
高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地，在美国，人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中，卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。
中国高校也在近两年间不断推进人工智能教育，数据显示，截至2018年底，有94所拥有人工智能二级学院的中国大学，相比2017年增加了21所，其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、中国科学技术大学、中科院各研究所等是人工智能底层研究的主力军。
高校开展的人工智能研究更多是由国家拨款支持的，此外，也有不少大型科技公司出资成立研究院，从事人工智能底层技术研究。
谷歌一直以来都将人工智能作为主要战略方向之一，它在2011年时就推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2014年1月斥资4亿美元收购一家名为Deep Mind的人工智能公司，正是这家公司在三年后推出AlphaGo，掀起人工智能风潮。
据咨询公司麦肯锡报告显示，包括谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中10%用于人工智能收购，90%用于研发和部署。
2017年，AlphaGo引爆人工智能概念之后，美国科技巨头对人工智能的投入进一步加大。该年的Google I/O 开发者大会上，谷歌确立了从mobile-first到AI-first的根本战略转变，同年，微软宣布计划建立百人规模的微软AI研究院。一年后，谷歌又将谷歌研究院（Google Research）改名为谷歌人工智能（Google AI），将人工智能放在最高战略地位上。
十、人工智能进入校园的事例？
AI智能分析技术应用于校园监控视频中，可以减轻常规检查、排除等工作给人带来的沉重负担，从而缓解安保枯燥的监控流程。
另外一方面，由于AI智能分析技术可以迅速地筛选出需要信息，因此可以帮助人员迅速地从海量的监控视频中找到重点。
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