关于“危险的”表达

1、dangerous

dangerous表示“危险的;有危害的”,相信大家应该都很熟悉这个词了。

它指的是有可能造成死亡或是严重的伤害,亦或是导致不好的事情发生。

highly dangerous 很危险

it is dangerous for sb. to do sth. 对某人来说做某事是危险的

Walking alone at night in the park is dangerous as there were several accidents this month. 由于这个月公园里发生了好几次事故,现在晚上独自在里面走有危险。


2、risky

risky多指的是“有风险的”,用来修饰事物,表示说做某件事可能很容易出现不好的事情,或者是做事的人很容易出错。

It is highly risky to hire a person with little medical background because the job requires close communication with doctors and patients. 雇一个几乎没有医学背景的人是很高风险的,因为这份工作要求与医生和病人进行密切沟通。


3、high-risk

这个词和楼上的risky长得有点像,但是它侧重表示“高风险的”。

修饰的东西也比较具体,多用来指工作、局势或某种行为。

high-risk investments 高风险投资

We’ve conducted a survey on several high-risk groups, which helps to improve the methods of treatment. 我们对几个高危人群做了调查,这有助于改进治疗方法。


4、unsafe

unsafe多用来修饰地方或环境“不安全的”,指在这样的地方或环境下很可能会受伤。

We don’t understand why Dan always reminds us that the world is unsafe. 我们无法理解为什么丹老是要提醒我们这个世界是不安全的。


5、hazardous

hazardous是书面用语,多用来修饰物品、工作或旅途是“危险的”。

hazardous to 对...有危险;对...有害的

Some hazardous substances were found in the water, which caused a panic among the people in the town. 在水里发现了一些有害物质,这在小镇里引起了人们的恐慌。


6、perilous

perilous这个词在英语里是书面语,而且很文绉绉,多指旅行、局势等“充满危险的”。

Although it was definitely a perilous journey to us, we never regret to take the trip. 尽管那次旅行对我们来说确实是非常危险的,但我们从未对此后悔过。


7、treacherous

treacherous多形容某个地方环境比如地面、道路、甚至是天气情况,指的是在这样的地方或环境下走路、开车、爬行等都是具有危险的。

You have to be extremely cautious while driving because the roads are so treacherous. 你开车的时候必须要极其谨慎,因为那些路危险重重。


8、be on the thin ice

这个短语中有ice这个单词,很容易和成语“如履薄冰”联系在一起。

两者意思有点对应,“如履薄冰”指的是像走在薄冰上一样,比喻行事极其谨慎。

而用来则是形容一种危险的状态,指的是身处一个可能会造成麻烦,或是会令他人沮丧的情况局势。

Knowing that her boyfriend is on thin ice, Kate is so worried that she eats little. 凯特知道自己的男朋友所处局势危险,焦虑到吃不下。


<think>嗯,用户想了解AI可能带来的风险和伦理问题。我需要先回忆一下相关的引用内容。引用1提到AI在医疗、金融等领域的应用引发的伦理讨论,包括决策过程、风险和社会影响。引用2讨论了工程伦理问题,强调负责任地使用AI的重要性。引用3涉及通用人工智能的道德挑战,比如技术难题和监管政策。引用4建议跨学科研究框架,结合哲学、伦理、法律等来应对问题。引用5则引用了专家的话,担心AI可能放大人类偏见,需要社会共同演变。 首先,用户的问题比较广泛,需要分点回答,结构清晰。可能的分类包括偏见与歧视、隐私问题、责任归属、就业冲击、安全风险、伦理困境等。每个点需要结合引用中的内容,比如偏见对应引用2和5,隐私对应引用4中的法律规范,责任归属需要引用1中的决策过程,就业冲击可以结合社会影响部分,安全风险如自动驾驶可能来自引用3,伦理困境如电车难题需要引用4中的跨学科研究。 然后,要确保使用正确的中文表达,行内公式用$...$,不过用户的问题可能不涉及数学公式,但如果有技术术语可能需要处理。比如在算法透明度部分,可能需要提到技术术语,但暂时不需要公式。 接下来,生成相关问题。根据用户的问题,可能需要扩展AI风险的具体案例、解决伦理问题的方法、技术手段如何应对风险、法律如何监管等。要确保问题相关且有深度,参考引用中的内容,比如伦理框架(引用2)、跨学科方法(引用4)、偏见问题(引用5)等。 检查是否符合系统指令:使用中文,行内公式正确,独立公式单独成段(这里可能不需要),引用标识自然添加。比如在提到偏见时引用[^5],隐私问题引用[^4],责任归属引用[^1]等。 最后,确保回答真实可靠,结构清晰,帮助用户逐步理解。可能需要分六个主要风险点,每个点简要解释并附上引用,然后相关问题围绕这些点展开,引导用户深入思考。</think>### 人工智能潜在风险与伦理问题分析 人工智能的快速渗透带来了显著的技术进步,但也伴随着多维度风险与伦理挑战。以下是基于技术实现、社会影响和伦理框架的综合分析: #### 1. **算法偏见与系统性歧视** AI系统可能通过训练数据继承人类社会的隐性偏见,例如招聘算法对特定性别/种族的歧视[^5]。这种偏见在$f(x)=w \cdot x + b$的数学模型中可能被隐藏,需通过数据去偏和算法审计实现公平性[^2]。 #### 2. **隐私侵蚀与数据滥用** 深度学习中使用的$GAN$(生成对抗网络)技术可生成逼真伪造数据,加剧人脸识别滥用风险。医疗AI的敏感数据处理也面临《通用数据保护条例》(GDPR)的合规性挑战[^4]。 #### 3. **责任归属困境** 自动驾驶车辆在紧急避让时的决策逻辑(如功利主义算法$\min{\sum harm}$)引发道德悖论。事故责任在开发者/用户/算法间的划分尚未形成法律共识[^1]。 #### 4. **就业结构冲击** 制造业AI导致低技能岗位消失速率超过再就业培训速度,可能扩大社会贫富差距。需通过教育体系改革实现$Human-AI\ Collaboration$的新型就业模式[^3]。 #### 5. **安全风险升级** 通用人工智能若突破$Asimov\ Laws$的约束,可能产生不可控行为。深度强化学习中的$\epsilon$-greedy策略在复杂环境中可能演化出非预期决策路径[^3]。 #### 6. **伦理决策透明性缺失** 医疗诊断AI的决策过程如黑箱模型$y=NN(x)$,难以满足医学伦理要求的可解释性。需开发符合$$ \int_{V} \nabla \cdot \mathbf{E} \, dV = \frac{Q}{\epsilon_0} $$类物理定律的显式推理框架[^4]。 ---
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