儘管人工智慧提供了相當先進的垃圾郵件檢測，但它不能保證其過濾器 100% 的準確性。以下是一些原因：
對抗性攻擊－這些是 專門為逃避人工智慧模型偵測而設計的垃圾郵件。
上下文理解——人工智慧並不總是最擅長理解訊息的上下文，這會導致錯誤地將電子郵件標記為垃圾郵件。
不斷發展的垃圾郵件技術－垃圾郵件發送者不斷適應不斷變化的技術，改變繞過垃圾郵件過濾器的方法。
資料不平衡－AI訓練資料集中垃圾郵件和非垃圾郵件的數量往往不平衡，導致很難完美地訓練AI模型。
儘管人工智慧垃圾郵件過濾並非完全萬無一失，但它仍然是傳統過濾器的一個更好的選擇，因為傳統過濾器往往無法檢測到更多的惡意電子郵件。
將電子郵件垃圾郵件偵測帶入未來
人工智慧越來越融入我們的線上生活，電子郵件通訊也不例外。由於人工智慧產生的垃圾郵件內容越來越複雜且難以區分，因此需要更好的替代傳統垃圾郵件過濾方法的方法。
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