生成式人工智能在速度、创造力和内容生成方面表现出色，但由于训练数据存在偏见或过时，其输出结果可能并不可靠。它可能生成看似可信但实际上错误的信息。由于它是基于模式预测而非事实验证，用户应将 AI 视为辅助工具，而非最终权威，并始终通过可信、权威的来源来核实结果。

人工智能正在改变各行各业，但也带来了偏见和不平等的风险。由于训练数据存在缺陷，人工智能可能在招聘、执法和贷款等领域加剧歧视。要确保公平，需要使用多样化的数据集，采取偏见消除措施，并保持透明和问责。通过解决这些问题，我们可以在发挥人工智能潜力的同时，推动各领域的公平发展。