1. 数据隐私：AI 系统处理大量数据，包括用户隐私信息，因此需要提高隐私保护措施，确保数据被充分保护。

2. 数据偏见：AI 系统训练所使用的数据可能存在偏见，使得机器学习模型产生有偏见的判断。因此，需要校正数据源，消除数据偏见，确保 AI 判断的公平性。

3. 缺乏透明度：AI 决策过程可能缺乏透明度，用户很难理解 AI 如何做出决策。因此，需要通过提高 AI 系统的透明度来增强用户信任。

4. 可解释性：与透明度问题相关的是可解释性问题。AI 系统需要能够解释其决策过程，以便用户能够更好地理解结果。

5. 道德责任归属：当 AI 系统做出错误决策时，需要明确道德责任的归属。是开发者，用户，还是 AI 系统本身应承担责任？

6. 安全性：AI 系统需要能够抵御攻击，防止被恶意利用。因此，需要不断提升 AI 系统的安全性。

7. 系统可靠性：AI 系统需要具有高可靠性，能够在各种情况下稳定、可靠地运行。

8. 自主性：AI 系统需要具有一定的自主性，但不应超过用户的控制范围。需要界定 AI 自主性与用户控制的边界。

9. 人类价值观保护：AI 系统不应违背人类的价值观，应尊重人
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