當人工智能進入實際應用時，碰到的大多數都是復雜的問題。 然而現階段， 人工智能對于這些問題，并不能進行有效的自行分解和信息收集， 導致在實際的工作中，往往卡殼在數據問題上。

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其中如下問題比較突出：

1. 數據可得性問題， 由于數據權屬導致大量且結構化的業務數據極其難找， 或者需要花費大量精力
2. 臟數據問題， 在實際生產過程中， 90%以上的精力被花費在數據清洗過程中。在實際的數據生產過程中各種技術問題、人為偏見問題、信息標注問題，都可能導致數據出錯。
3. 數據流轉動速的問題， 在實驗室中， 你很容易拿著兩份數據來評估模型的準確性。但進入實際應用中，我們往往預測的是未來， 這個時候，現實數據能不能及時喂給模型就很重要了。 

不充分的數據造成算法偏見， 比如以人臉來判斷犯罪概率

目前的大數據和人工智能算法中仍然存在著大量的數據缺口，以及偏見， 就如搜索中的性別問題、外賣算法無法幫助騎手識別風險等等。

現實問題過于復雜， 所以AI的大規模應用， 必然要伴隨整個社會數據使用生態的改良，數據安全在有序的狀態下公平正義地運行。