一、ai智能的利与弊？

利:

提供个性化服务：人工智能可以收集、分析和处理海量的数据，使得企业可以为客户提供更加个性化的服务，并根据客户需求调整产品或服务设计。

促进科学研究：人工智能可以帮助科学家加快数据分析和处理，获得更准确的结论，从而推动科学研究的发展和进步。例如，人工智能技术已经应用于医学领域，帮助医生对患者进行更准确的诊断和治疗。

弊：

1. 就业市场受到影响：随着人工智能在企业中的应用越来越广泛，许多工作可能会被自动化替代，从而导致就业市场出现动荡，部分人面临失业风险。

2. 隐私泄露的可能性增大

二、关于智能生活的利与弊？

智能生活的利是使生活简单，自动化操作。弊端使人越来越懒惰。

三、人工智能的利与弊？

人工智能利与弊

人工智能的利：

(1)可以极大地提高工作效率：人工智能可以替代人力完成一些费时费力的任务，从而极大地提高工作效率。

(2)提高决策质量：人工智能技术可以通过收集大量的数据，分析归纳出有效的决策，提高决策的质量。

(3)拓宽知识面：人工智能可以让我们获得更广泛的知识，从而提升我们的知识面。

人工智能的弊：

(1)可能取代人力：随着人工智能的发展和应用，很多传统行业中的劳动力可能会受到影响，甚至被取代。

(2)安全性问题：由于人工智能技术存在漏洞，可能会导致数据泄漏和安全漏洞。

(3)缺乏人性：由于人工智能技术缺乏人类的情感思维，因此无法完全取代人类进行决策。

四、智能水表的利与弊？

智能水表有利的一面:就是你水表上充多少水，用多少水，水用完自动就停了，比如有时龙头忘关，马桶有时漏水，水表水用完就停了，而机械水表出现上式情况，就漏多了。

智能水表的弊病:因为水表在管井里面锁着里，没水了不知道，有时晚上洗噪洗洗就没水了，有时早上起来洗脸洗洗也就没水了，而机械水表是常流水。

五、58同城买家具的利与弊？

58同城买家具有的地方利，网购家具给用户更多的选择，现在家具品牌越来越丰富，如果去实体店做对比是一件很困难的事情，网购给用户们提供了便利，各种品牌、相似的款式、相似的材质，都可以快速对比。

弊端

产品质保问题

买沙发、床、餐桌等大件家具需要看实物，在网上买家具，你能摸到吗？你能闻到吗？看一看款式及颜色是否有色差，气味是不是很大，是否环保，如果是买真皮沙发，沙发皮料怎么样？坐感怎么样？尺寸是否合适？网上购买只能看到产品图片、描述及评价，极不靠谱。别说沙发等大型物件了，就连在网上买衣服都有踩坑的时候。

六、智能回水器利与弊？

利，节省水源，出热水快，拥有多种模式

弊、价格偏贵，增加电能消耗

1、节省水源：由于家用热水循环系统可以即开即用，一打开已经是热水了，不会浪费水源。普通的热水器可以说是最少浪费1分钟的水了，刚打开的水是冷的，然后慢慢变成温水，最后变成热水；

2、出热水快：在使用热水前1-2分钟，回水器将热水管道里的冷水循环回热水器；当准备好衣服进入洗澡间时，热水已充满管道，此时打开龙头即有热水，如同入住五星级酒店，使用热水不需要等待，节省时间，同时大大提高了热水使用的舒适性；

3、拥有多种模式：回水器拥有多种工作模式，更加的智能化。

二、弊端

1、价格偏贵：一个回水器，少则三四千，多则可能七八千，费用较高；

2、增加电能消耗：回水器具有一个保温的功能，如果回水器里面的水温较低，则会自动开启保温，基本上相当于一个电热水器了，所以会增加一定的电能消耗。

七、智能制造工程利与弊？

智能制造工程是运用先进的信息技术、自动化技术和人工智能等技术手段来实现制造过程的智能化和自动化的一种工程模式。它可以带来一系列的利与弊。

利：

1. 提高生产效率：智能制造工程能够实现自动化生产，减少人为操作和干预，提高生产效率和生产线的稳定性。

2. 降低成本：通过智能化的生产和管理，可以降低人力成本、原材料浪费和生产线停机的机会成本，从而降低总体成本。

3. 提升品质和一致性：智能制造工程利用先进的技术手段，能够实现高精度、高一致性的生产，从而提升产品的品质和一致性。

4. 灵活性和定制化：智能制造工程可以根据需求快速调整生产线，实现灵活的生产和个性化的定制，满足市场的多样化需求。

弊：

1. 高投资成本：智能制造工程需要投入大量的资金用于技术设备和系统的建设，对于中小型企业而言，可能会面临较高的投资压力。

2. 技术难题和依赖：智能制造工程需要掌握先进的信息技术和自动化技术，对企业来说可能需要培养和吸引高技能人才，并且企业在技术上可能存在依赖性。

3. 安全和隐私问题：智能制造工程涉及到大量的数据和信息传输，这也带来了安全性和隐私保护的问题，需要加强对系统和数据的保护措施。

4. 就业压力：智能制造工程的推广和应用可能会减少传统生产线上的人力需求，从而对一些劳动力造成就业压力。

综上所述，智能制造工程在提高生产效率、降低成本等方面带来了诸多好处，但也面临着投资成本高、技术难题、安全隐患和就业影响等挑战。因此，在推广和应用智能制造工程时，需要综合考虑其利弊，并采取相应的措施来解决相关问题。

八、人工智能利与弊？

利∶

1、商业价值很高

一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；

2、带来更多新的工作机遇

就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。

3、人工智能让人类生活更美好

比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；

弊∶

1、大规模的失业

人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；

2、对人类的一次大淘汰

人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；

3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧

人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。

九、如何看待智能推荐的利与弊？

有人说智能推荐是一个伟大创造，是信息时代必不可少的工具。但与此同时，有人急切的想要拒绝智能推荐，认为这种追踪是对个人隐私的侵犯，也有人认为智能推荐会使我们获取的信息越来越狭窄、越来越片面从而走进信息茧房。

事实真的是他们所担心的那样吗？答案是并非如此。那些带来此类问题的推荐系统，是无法真正称之为“智能”的。而成熟的智能推荐系统是可以成功避免这些弊端的。那么智能推荐究竟是如何实现的？它的运算过程中是否涉及了我们的姓名、电话、身份信息等个人隐私呢？

我们首先从它背后所需的数据看起一、智能推荐所需数据有哪些（1）物料类数据：内容的文本类数据，如内容的标题、正文、作者、内容来源、标签或关键词、分类（如时政、健康、娱乐等）、发布时间等，在电商场景的话还可能会有价格、商品属性、商品复购周期等。（2）用户类数据：地理位置数据：经纬度坐标；特定场景下的静态身份数据：岗位、专业、技能等业务场景下才会需要到的身份数据。（3）用户行为数据：包含了用户对内容发生的行为如点击、分享、点赞、收藏、加入购物车、浏览时长、播放完毕等根据业务场景制定的能反映出用户兴趣的数据，也包含了用户发生行为的时间即用户点击这条内容是在什么时间，用户浏览10s是在什么时间。二、智能推荐是如何采集数据的物料类数据、用户类数据通过数据库到数据库的方式便可完成上报，而用户行为数据则需要进行行为的埋点才可以实现收集和挖掘。埋点就像公路上的摄像头，可以采集到车辆的属性信息，如颜色、车牌号、车型、人脸等。如果摄像头分布处于理想状态，那么通过叠加不同位置的摄像头所采集的信息，基本可以还原出某一辆车的路径、目的地甚至推测出司机是否是老司机，司机的驾驶习惯是怎样等。从智能推荐所需要的数据以及采集数据的过程，我们不难发现我们的个人隐私并不是它涉及到的部分，它所需要的更多的是我们的行为数据。

其次，一个成熟的推荐系统应当具备哪些条件呢，它会使我们进入信息茧房吗？

信息茧房概念是由哈佛大学法学院教授、奥巴马总统的法律顾问凯斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的。通过对互联网的考察，桑斯坦指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

如今的推荐系统早已能够避免这个问题。它们拥有更加成熟的算法策略，更加全面的行为数据采集，以及为用户提供的更多选择。

内容分发，往往被看作是用户对内容的被动接受，但其实平台给了用户很大的主动选择权，这些选择权就体现在用户对内容的搜索、浏览、停留、关注、收藏、评论和转发等行为上，机器通过这些行为读懂了你的选择，所以才产生了内容的个性化推荐。智能推荐算法经过不断发展，已从单一的兴趣推荐发展到拓展用户的兴趣认知的层面上了，也就是说在纵向深化我们兴趣点的同时，也在通过内容和用户的交叉算法来横向引导拓宽我们的兴趣面。

编辑朋友们给我举过一些例子，用户在某平台上看了几篇“美国对中国加征关税”的新闻，看完后发现信息流中推荐了大量的加征关税的新闻，而用户其实想看的是国内经济发展的状况。以此来说明，智能推荐会推荐大量重复的新闻，并且限制了用户的视野。推荐在资讯软件里有不同的应用场景，比如信息流推荐、文章详情相关推荐、搜索的个性化词云等等，如果大量相似的文章被分发到相关推荐中，那肯定是没问题的，但如果仅仅是依靠文本语义的相似在信息流的主路径中被反复推荐，那么这套推荐机制我们并不认为它属于“智能推荐”。成熟的智能推荐底层算法中，一定有针对于内容多样性的考虑与设计。

在艾克斯的智能推荐中便针对于推荐的多样性设计了5套推荐策略：1.用户协同引擎：即寻找与当前用户最相似用户群体所感兴趣的内容，相似用户群体数量的多少与用户历史数据的积累直接影响到了协同引擎所推荐的内容，意在通过用户关系发现用户没有意识到的自己可能会喜欢的内容。2.地域引擎：即当前用户所属的地域内容会被推荐至信息流中，而地域范围的粒度也可控制在城市区县的级别。3.热门引擎：即此时此刻全网中最受关注的热门新闻，注重于新闻的时效性和热门性。4.兴趣引擎：即通过捕捉用户当前与历史的浏览习惯，在用户兴趣范围之内，发掘那些长尾和个性化的内容。5.规则引擎：即资讯运营者（如编辑）主观意愿上甄选的优质或者价值观引导的内容。针对文章的相关推荐不是简单粗暴的只是语义层面上的相关，而是基于物品的协同过滤算法，即“看过此篇新闻的用户还看过哪篇新闻”的算法也通过计算看过此文章的用户群体的共同特征，推荐出当前用户大概率上还有可能会感兴趣的新闻进行兴趣的扩散。同时，用户的实时行为反馈也会作为推荐引擎的“燃料”源源不断的参与到算法引擎的计算当中。除了我们所熟知的用户的显性的行为表达（如点击“我不喜欢”）之外，推荐引擎还实时收集着用户的隐性行为表达，而这些隐性的行为恰巧是用户最自然、最真实的对于所推荐内容的态度表达。

对于成熟的智能推荐来说，以上的算法策略和推荐机制都同时存在并将多样性的努力反馈给用户。如果用户在使用智能推荐时发现大量的内容并不适合或者体验很差，那么很可能是算法策略中的权重参数配比出了问题，或者是这套智能推荐还不够成熟，当然也就不够“智能”了。

诚如上文所示，智能推荐系统其实是运用用户的基本信息及他们最平常的行为数据，通过协同过滤算法、文本语义算法及权重召回体系等方式运算并推荐用户最有可能感兴趣的内容。智能推荐系统是在信息爆炸的时代背景下，为了解决人们难以获取有效信息的问题而产生的“工具”，既然作为工具，如文章开头所言，是我们塑造了它，也同样是会在某些方面被其塑造的。

但重要的是，无论今天智能推荐的应用多么广泛，获取信息的主动权是从未离开过我们的手掌的。智能推荐的任务是使我们更加便捷的获取有效信息，而并非主宰我们获取的所有信息。

十、银行智能化的利与弊？

银行智能化可以明显减轻网点工作人员的强度，便于银行网点进行效率提升和便捷的人员排班。提倡网点的高效和智能化。弊端就是风控的审核和银行的内部控制体系是个考研。需要逐步的去适应现代银行趋势。另外，对于银行来讲，有更多的用户行为可以沉淀。便于进行营销。