人工智能技术的应用范围广泛，从医疗、交通到教育、娱乐等各个领域都有所涉及。然而，随着人工智能技术的不断发展和应用，也出现了一些问题和挑战。以下是一些人工智能技术应用不好的地方：
1. 数据隐私和安全问题：人工智能技术在处理大量数据时，可能会涉及到个人隐私和敏感信息。如果这些数据没有得到妥善保护，可能会导致个人信息泄露、滥用等问题。此外，人工智能技术还可能被用于监控和控制人类行为，引发社会不满和抗议。
2. 失业问题：人工智能技术的发展可能会导致某些工作岗位的消失，从而引发就业问题。例如，自动驾驶汽车的出现可能会导致司机失业，而机器人制造业的发展也可能导致一些工人失去工作。此外，人工智能技术还可能导致部分劳动者的技能退化，因为他们需要不断学习新技能以适应新的工作环境。
3. 道德和伦理问题：人工智能技术在决策过程中可能会出现偏见和歧视，导致不公平的结果。例如，推荐算法可能会根据用户的喜好来推送广告，从而导致用户接触到不适合自己的内容。此外，人工智能技术还可能被用于制造武器或进行网络攻击，引发道德和伦理问题。
4. 法律和监管问题：人工智能技术的快速发展使得现有的法律法规难以跟上其发展的步伐。例如，对于人工智能产品的法律责任、知识产权保护等问题尚未有明确的法律规定。此外，人工智能技术还可能引发监管难题，如如何确保人工智能系统的安全性和可靠性、如何处理与人工智能相关的法律纠纷等。
5. 社会不平等问题：人工智能技术的发展可能会加剧社会不平等现象。例如，由于人工智能技术在医疗、教育等领域的应用，优质资源可能会集中在少数人手中，而大多数人则无法享受到这些资源。此外，人工智能技术还可能导致贫富差距的扩大，因为只有富人才能负担得起使用高级人工智能技术的费用。
6. 人类情感和人际关系的影响：人工智能技术在处理人类情感和人际关系方面的能力仍然有限。例如，虽然人工智能可以模拟人类的语音和表情，但它们缺乏真正的情感和同理心。这可能导致人与人之间的沟通障碍，影响人际关系的建立和维护。
7. 人工智能系统的自主性和可控性问题：人工智能系统在执行任务时可能会表现出自主性和不可预测性。例如，自动驾驶汽车在遇到复杂路况时可能会做出危险的决策，导致交通事故的发生。此外，人工智能系统还可能受到外部因素的影响，如黑客攻击、恶意软件等，导致系统崩溃或产生不良后果。
8. 人工智能技术的可解释性和透明度问题：人工智能系统在处理复杂问题时，其决策过程往往难以解释和理解。这使得人们难以信任这些系统的判断和决策结果。为了提高人工智能技术的可解释性和透明度，需要开发新的技术和方法来揭示人工智能系统的内部机制和决策过程。
9. 人工智能技术的普及和接受度问题：尽管人工智能技术在许多领域取得了显著的进展，但人们对其的接受度仍然较低。这主要是由于人们对人工智能技术的误解和恐惧，以及对传统职业的担忧。为了提高人们对人工智能技术的接受度，需要加强科普宣传和教育，让人们了解人工智能技术的优势和潜力。
10. 人工智能技术的伦理和道德问题：人工智能技术的发展引发了一系列的伦理和道德问题。例如，人工智能系统在决策过程中可能会受到偏见和歧视的影响，导致不公平的结果。此外，人工智能技术还可能被用于制造武器或进行网络攻击，引发道德和伦理问题。为了解决这些问题，需要制定相应的伦理准则和道德规范，以确保人工智能技术的健康发展。
总之，人工智能技术的应用存在许多挑战和问题。为了确保人工智能技术的可持续发展和社会福祉，需要采取一系列措施来解决这些问题，包括加强法规建设、提高公众意识、促进技术创新和合作等。
