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人工智慧仍然是一項新興技術，因此標準和法規仍在製定中。因此，人們在考慮將人工智慧用於個人或商業用途時存在許多問題和擔憂。

資料隱私和安全
為了使人工智慧內容過濾正常運作，需要從傳入的電子郵件中獲取大量資料。因此，人們對這些資料是否可用於建立使用者檔案的擔憂是合理的。選擇人工智慧垃圾郵件過濾器時，了解您的個人資料將如何處理非常重要。理想情況下，應在限制人員存取的安全性、加密環境中對它們進行分析。

可擴展性
人工智慧需要大量的處理能力和內存，因此有興趣採用基於人工智慧的垃圾郵件基礎設施的組織必須能夠存取足夠的計算資源。理想情況下，您應該透過優化演算法和實施高效的資料處理技術來尋找提 日本 whatsapp 購物數據 高系統可擴展性和效能的方法。

環境影響
說到處理能力，人工智慧的不幸現實是它的功率需求。例如，ChatGPT 查詢所需的電量幾乎是 Google 搜尋查詢所需電量的十倍。當人工智慧基礎設施建立在透過燃燒化石燃料獲取能源的國家時，對環境的負面影響是顯而易見的，隨著人工智慧越來越融入我們的日常生活，科技公司必須解決這個問題。

深度學習 –使用神經網路自動學習電子郵件內容和元資料中的複雜模式，幫助偵測複雜的垃圾郵件。
作為一個真實的例子，Gmail 最近使用名為 Resilient & Efficient Text Vectorizer 的文字分類系統更新了其垃圾郵件過濾器。這可以幫助您偵測不良文字操作，例如先前機器不易理解的不可見字元、表情符號和特殊字元。