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但仍然是一项正在进行的工作。一个有趣的例子是，当你对 或 说一些时髦的话时，它们有时能够识别出来并提供一些令人愉快的刺耳的拍手回应。 缺乏同情的 人工智能可以被编程为近似地对你的情况表示关心，但它实际上不能。同理心被定义为 理解和分享他人感受的能力 。 目前，人工智能无法理解、分担或正确评估人类在出现问题时的情绪困扰，而他们需要帮助。 无论我们如何训练机器来识别我们使用的。

情感语言，它们都无法真正理解客户正在经历的事情。 即使它解决了手 电话号码列表 头的功能问题，它也不会像人类客户服务专业人员那样拥有善解人意的人将危机转化为转变的灵巧能力。 数据存储和安全成本 在我们美丽的新世界中，大量数据对机器学习变得非常有用，人们很容易从客户那里收集一切可以收集的信息，并构建出大肆宣传的大数据。 但大数据带来了巨大的法律责任以及存储和安全成本。 数据集作为简单的待售资产或作为企业人工智能增长计划的一部分可以带来丰厚的利润。但消费者保护法仍然有效，并且必须纳入您的计划中。 如果您不确定哪些数据既合法又真正有用，最好士。他们可以帮助您弄清楚什么是合法保。



留的，以及值得花费成本来存储和保护的。 有时候是错的 整个星球上充满了容易犯错的人类，他们的观点都上传到了互联网上。现在，学习算法正在扫描汤中寻找答案 可能会出现什么问题？ 先进的搜索算法会筛选出垃圾内容，并尽其所能提供相关、最新且准确的信息。 不幸的是，虚假或有偏见的信息仍然会传播 尤其是当这些虚假或有偏见的信息在人类文化中根深蒂固或新近流行时。 即使人工智能运行完美，输入也可能会误导输出。 人工智能信息可能不正确的另一种情况是，软件被编程为通。