技术门槛过高
人工智能领域涉及复杂的数学理论和计算机编程知识，普通用户难以掌握。AI算法的设计和实现需要深厚的数学功底和对数据处理流程的精细控制，这对于缺乏相关专业背景的人来说是一个巨大的障碍。此外，随着技术不断进步，新兴领域如深度学习、自然语言处理等也在不断涌现，对初学者而言，每个领域都是一座看似无法攀登的小山。
数据隐私安全问题
学习人工智能不仅需要大量数据作为训练样本，还可能涉及到敏感信息，如个人隐私、商业秘密等。在没有适当保护措施的情况下，这些信息可能会被滥用或泄露。即便是使用了最新的加密技术，也存在数据泄露风险。而且，一旦这些敏感信息落入不法之手，不仅会造成严重后果，而且还可能损害公众对AI技术信任度。
法律责任意识不足
在研究或应用人工智能过程中，如果没有充分理解相关法律法规，容易侵犯他人的知识产权、版权或者其他合法权益。例如，在开发AI系统时，如果未经授权使用他人的算法模型，那么就有可能面临法律诉讼。此外，一些国家或地区对AI发展尚未有明确规定，即使出于善意也难免踩雷区。
道德伦理考量忽视
人工智能系统如果没有正确引导，其决策过程可能带来道德困境，比如自动驾驶汽车遇到紧急情况时如何选择最优解：牺牲司机还是乘客？这种决策背后的伦理问题往往超出了简单代码逻辑范围，但却关系到生命安全。因此，无论是学生还是业余爱好者，都应当认真考虑这些潜在的问题，以避免未来产生不可预见的负面影响。
成为技能过剩行业的一部分
随着全球化趋势和教育普及率提高，加上互联网时代下的远程学习平台，使得从事人工智能研发工作的人数激增。这意味着市场上的供给大于需求，从而导致人才竞争日益激烈。如果不是顶尖机构或公司，那么即便具备较强的人才也不一定能够找到满意的工作机会，而这将成为一种长期压力，为个人职业规划带来不确定性。
