AI时代来临，但是对AI的了解往往都是积极和正面的，所谓的替代人工也好，提高生产力也好，这无疑是某些媒体故意而为之。但是对于一个未知事物，我们应该身怀敬畏，应该以辩证的方式来看待，什么事情应该需要考虑好的一面，也要考虑坏的一面！
我们不说能替代多少人工的问题，因为永远都会有人类生存的空间。比如，谁说人工智能就不会得老年痴呆？数据庞大到一定程度，学习框架的毛病也会被无限放大，智能的发展谁说就一定会往好的方向进化。有人说可以监督进化，在一个学习错误可能性被无限放大的情况下，其错误的可能性是随机的，如何监督呢？
其实这个问题，我们从5G开始就能发现这样的毛病，但是很多学者认为这个可以用提高效率来解决：
问题：对于5G基站来讲，是存在两种随机状态，其一是对于所发送的数据是随机的！其二基站对于人来讲也是随机的。随着频率越来越高，需要的基站也越密集，且通信专家针对数据的随机性考虑的很多也很完善，但是针对人的随机却寥寥无几。在3G、4G时代，人的随机为什么不会被放大，是因为，人在串行于城市之间时，基站尚未这么密集，设备需要一定的时间才能从一个基站切换到另一个基站。但是5G开始因为基站的密集度越来越高，随便开个车、走点路都有可能需要切换基站，那么上一时刻通过A基站请求的数据，也许还没有传输完毕，就需要B基站来续传，先不说传输机制在切换时有多快，很明显A基站总会存在一些数据包需要释放，或正在发送中，必然处于等待状态。那么这个问题，随着终端设备越多，设备移动的速度越快，基站越密集随机性就越强。这就像在二维平面上的随机点，明明需要（x,y）来标记随机点的坐标，其中x和y就都是随机数，而我们只考虑x或y，却不去联合考虑两个随机数，所以
5G一定存在一个理论上的极限，可以预见未来所谓的6G、7G等同样存在这个理论极限！
频率越高，基站越密集网络效率就一定会越高吗？
有没有考虑过运算时耗、切换时耗、信号重叠与整个网络效率的关系？有没有考虑过理论极限的问题？有没有人推理和证明过这个熵的理论值？等等，我们的政府和研究机构被一个伪科学或不完善的科学绑架！！天天嚷嚷着提高频率提高传输速率，势必增加基站密集度，能耗也势必增加，更换更稳定基站相对较少的物理信道才是应该去考虑的问题。
AI难道就不会有这样的问题吗？ AI的识别和训练就没有理论极限吗？谁推理了，谁证明了？更细思极恐的一个问题，有谁关心过呢？
如果不法分子利用AI根据需求写一个木马？勒索病毒？你的杀毒软件能杀掉吗？你的防火墙能防得住吗？现在比较火的ChatGPT，会给你看进行安全审查吗？就算通过安全审查，就不会有人让AI自己写病毒程序？如果AI程序已经更新到了显卡驱动、手机底层，还有所谓的信息安全吗？这么重要的研究课题有人做吗？
很多专家尤其是所谓的自媒体，听风就是雨，拿着一些片面的理解就开始放大，博眼球，拿课题，争经费！！！在这里我不是有意宣传大家去利用AI使坏，而是作为一个研究编码理论多年的工程师，我觉得我有这个必要给出提醒！
别到时候，说每人知道这个事，没人提醒过，先市场，让技术跑一会儿，到时候再治理。在AI面前，你们觉得人类的法律和行政手段会有用么？一个阻碍技术进步和社会发展的漏洞，为什么不提前预防呢？