1. 误报、漏报现象较为普遍
人工智能监控技术虽然在图像识别、算法优化等方面已经有了较大的进步，但是误报、漏报现象仍然较为普遍。这是因为人工智能监控系统在处理各种异常情况时，往往会出现一些问题，导致误判或漏判。
例如，当一个人在监控范围内匆忙走过时，人工智能监控系统可能会将其误认为是可疑人员。而当真正的可疑人员出现时，人工智能监控系统却可能会漏报。
2. 隐私泄露问题引起争议
人工智能监控技术在监控范围内可以收集大量的个人信息，这也引起了一些隐私泄露问题。例如，人工智能监控系统可以通过人脸识别技术获取个人的身份信息、行踪轨迹等。这些信息可能会被滥用，导致个人隐私泄露。
此外，人工智能监控技术在监控过程中也可能会产生误判，将无辜的人误认为可疑人员。这也会给个人带来一定的麻烦和困扰，甚至会被误认为犯罪嫌疑人。
3. 人工智能监控技术需要大量的数据支持
人工智能监控技术需要大量的数据支持，才能训练出高效的监控算法。因此，在监控范围内设置监控设备、收集数据等都需要耗费大量的人力、物力和财力。
此外，人工智能监控技术还需要对数据进行分析和处理，这也需要较强的计算能力和存储能力。这些都需要大量的投入，对于一些财力相对较弱的机构或企业来说，可能会面临一定的困难。
总之，人工智能监控技术虽然在现代社会中发挥着重要的作用，但是也存在着上述问题和缺点。因此，在使用人工智能监控技术时，需要对这些问题进行充分的考虑，采取相应的措施来避免潜在的风险。
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