伦理与隐私问题

AI技术的快速发展可能引发伦理争议，例如算法偏见、数据隐私泄露。未经授权的数据收集和分析可能导致个人隐私被侵犯，而算法偏见可能加剧社会不平等。

就业与经济影响

AI自动化可能取代部分传统工作岗位，导致失业率上升，尤其是低技能劳动者。经济结构转型过程中，若缺乏有效政策干预，可能扩大贫富差距。

安全风险

AI可能被恶意利用，例如制造深度伪造（Deepfake）内容进行欺诈，或开发自主武器系统。缺乏监管的AI应用可能威胁网络安全和社会稳定。

社会依赖与人类能力退化

过度依赖AI可能导致人类决策能力、创造力或社交技能退化。例如，依赖智能助手可能削弱独立解决问题的能力。

环境与资源消耗

训练大型AI模型需要巨额算力，可能导致能源消耗激增，加剧碳排放问题。若不采用可持续技术，可能对环境造成长期负担。

应对建议

• 加强监管：制定AI伦理准则和法律框架，确保技术透明性。
• 技能培训：推动教育体系改革，培养适应AI时代的劳动力。
• 技术可控性：研发可解释AI（XAI），避免“黑箱”操作带来的风险。

通过多维度措施，可以在发挥AI优势的同时，有效缓解其潜在危害。

生成 Python 代码实现斐波那契数列

以下是一个用 Python 实现的斐波那契数列生成器，可以输出前 n 项斐波那契数列：

def fibonacci(n):
    fib_sequence = []
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        fib_sequence.append(a)
        a, b = b, a + b
    return fib_sequence

n = int(input("请输入要生成的斐波那契数列项数："))
print(f"前{n}项斐波那契数列为：{fibonacci(n)}")

代码说明

该代码定义了一个 fibonacci 函数，接受一个整数参数 n 表示要生成的斐波那契数列项数。函数内部使用两个变量 a 和 b 来迭代计算斐波那契数列的值，并将结果存储在列表 fib_sequence 中。

使用方法

1. 运行程序后会提示输入要生成的斐波那契数列项数
2. 输入一个正整数后程序会输出对应的斐波那契数列

例如输入10，输出为： 前10项斐波那契数列为：[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]