10.[判断题]深度学习算法中,人可以掌控机器"思-|||-考"的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能-|||-导致人工智能被教坏。() ()-|||-A 对-|||-B)错

考查要点：本题主要考查对深度学习算法基本特性的理解，特别是模型的“黑箱性”以及数据对模型的影响。

关键思路：

1. 深度学习的黑箱特性：深度学习模型的内部运行机制复杂且难以被人类直接理解，人类无法完全掌控模型的“思考”过程。
2. 数据依赖性：模型的表现高度依赖于数据的质量和来源，数据问题可能导致模型出现偏差或错误行为。
   破题关键：明确判断题目中两个陈述的正确性，尤其是第一部分是否符合深度学习的实际特性。

题目陈述分析：

1. 第一部分：“人可以掌控机器‘思考’的具体过程”
   • 错误。深度学习模型的参数调整和特征提取过程是自动化的，人类无法直接干预或完全理解模型内部的具体计算逻辑，因此无法“掌控”其思考过程。
2. 第二部分：“数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏”
   • 正确。数据是深度学习模型的“训练材料”，若数据存在偏差、噪声或恶意设计，模型可能学到不良模式，导致错误行为（如偏见、漏洞等）。

结论：题目中第一部分错误，第二部分正确，因此整个命题不成立，答案应为B. 错。