什么是人工智能应用？

在网络安全和终端保护领域，人工智能被用于提高防护能力。机器学习可以帮助扩大入侵检测的范围，超越已知威胁，同时也能通过学习恶意软件的典型行为来阻止勒索软件等攻击。

在农业领域，人工智能被用于优化资源使用、监测作物和土壤健康状况，并实现比如拖拉机和收割机等农业机械的自主运行。

在金融领域，人工智能被用于检测欺诈活动，通过监控行为模式和异常情况来识别可疑交易。

人工智能在天文学领域也有应用，如分类、预测、探测系外行星和引力波等。人工智能工具还被用于搜寻地外文明，识别潜在的技术信号。

人工智能技术如自然语言处理和计算机视觉被用于从非结构化文档中提取和分类数据，实现智能文档处理。

人工智能可以分析大量数据集，识别模式并优化业务流程，从而实现应用程序性能监控。

人工智能技术的不断发展，尤其是通用人工智能的出现，可能会带来潜在的道德选择、社会风险和伦理问题。因此，人工智能应用需要充分考虑伦理和道德因素。

在实施基于人工智能的安全功能（如安全编排、自动化和响应 (SOAR) 以及扩展端点检测和响应 (XDR)）时，需要进行大量的集成和适应工作。虽然这些功能可以带来诸多好处，但其实施过程复杂，需要进行大量的系统集成工作。

在科学研究领域应用人工智能也面临一些挑战。欧盟科学咨询机制发布的建议指出，需要权衡人工智能带来的机遇和风险。科研人员需要评估人工智能对科研工作的影响，并采取相应措施。

人工智能系统必须遵守监管限制和隐私法律，同时管理数据质量、隐私和安全性。组织必须清楚了解人工智能模型在每个层面如何使用和交互客户数据。数据治理是人工智能应用面临的一大挑战。

人工智能系统在设计和应用过程中，会面临诸多道德选择和社会风险。比如，是否应该构建某种人工智能系统？它们应该以何种方式被部署和使用？是否应该与其他非智能系统相比较？这些都需要仔细权衡。单纯让人工智能从人类行为数据中学习伦理具有局限性，因为很多人类行为源于自我保护的本能，而非理想的道德行为。因此，为人工智能系统选择合适的训练数据至关重要，以避免产生意料之外的结果。

一些专家提出，应该建立一个三阶段系统，让各利益相关方参与其中，以解决先进驾驶辅助系统等人工智能应用中的伦理问题。