人工智能的优势

提升效率与生产力
AI可自动化重复性任务，如数据分析、流水线作业，显著降低人力成本。例如，制造业中机器人24小时无间断工作，错误率低于0.1%。

精准决策支持
通过机器学习分析海量数据，AI能识别人类难以察觉的模式。医疗领域已应用AI辅助诊断，如IBM Watson肿瘤系统提供治疗方案建议，准确率达90%以上。

创新服务模式
AI驱动个性化推荐（如Netflix、淘宝）、智能客服（如ChatGPT）、无人驾驶等新业态。全球自动驾驶市场规模预计2030年突破2万亿美元。

人工智能的潜在风险

就业结构冲击
麦肯锡研究显示，2030年全球约8亿岗位可能被自动化取代，尤其是运输、仓储等重复劳动密集型行业。需大规模职业技能再培训应对转型。

算法偏见与伦理困境
训练数据偏差可能导致歧视性决策。2018年亚马逊AI招聘工具因性别偏见被叫停，凸显数据清洗和伦理审查的重要性。

安全与隐私挑战
深度伪造技术可生成虚假音视频，2021年全球合成媒体诈骗损失达23亿美元。欧盟《人工智能法案》要求高风险AI系统必须符合透明性标准。

关键平衡策略

建立监管框架
各国正推进AI立法，如中国《生成式AI服务管理办法》强调内容标识义务，美国NIST发布AI风险管理框架1.0版。

人机协作模式
医疗领域推行"AI+医生"双读模式，将AI误诊率从5%降至1%以下，同时保留人类最终决策权。

持续技术可控性研究
OpenAI等机构投入对齐研究（AI Alignment），确保系统目标与人类价值观一致。2023年全球AI安全研究资金同比增长320%。

示例：生成 Python 代码实现快速排序

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 示例用法
array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print("排序前:", array)
sorted_array = quick_sort(array)
print("排序后:", sorted_array)

说明

这段代码实现了快速排序算法，通过递归方式将数组分为小于、等于和大于基准值的三部分，最后合并结果。示例中测试数组为 [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]，输出排序后的结果。

请提供具体的编程语言和代码功能要求，以便生成更符合需求的代码示例。