人工智能的GIGO原则，下面哪句话是不对的。A: GIGO原则强调数据质量对人工智能系统结果的关键影响。B: 如果训练数据有偏见，AI模型也可能学到并放大这种偏见。C: 即使输入数据存在错误，强大的人工智能模型也能自动纠正并输出准确结果。D: 在垃圾数据驱动下，AI系统的输出往往会失去可解释性和可靠性。E: GIGO原则不仅适用于训练过程，也适用于推理阶段的数据输入。

GIGO原则（Garbage In, Garbage Out）是人工智能领域的核心概念，强调输入数据质量对模型输出结果的决定性影响。无论模型多么先进，若输入数据存在错误、偏见或不完整，输出结果必然不可靠。本题需结合这一原则，判断选项中与之矛盾的说法。

关键点：

1. 数据质量直接影响模型表现；
2. 模型无法自动纠正低质量数据；
3. GIGO原则贯穿训练和推理阶段。

选项分析

A: 正确。GIGO原则的核心即数据质量对结果的关键影响。
B: 正确。偏见数据会导致模型放大偏见，符合GIGO的延伸。
C: 错误。GIGO原则明确指出，模型无法自动纠正错误数据，输出仍会依赖输入质量。
D: 正确。垃圾数据会导致输出不可解释和不可靠，符合GIGO的直接结果。
E: 正确。GIGO原则适用于数据输入的全过程，包括训练和推理阶段。