人工智能的“灾害性缺点”，可能源自于算法的设计毛病、数据偏见、或是人为的误操作。
例如，AI在决策过程中可能由于过于依赖历史数据，而忽略了现实天下的变革，导致缺点决策。
又或者，AI在演习过程中可能由于数据偏见，而做出歧视性的决策。

为预防AI犯下“灾害性缺点”，我们须要从技能和管理两个层面入手。
在技能层面，我们须要研发更加鲁棒的AI算法，提高AI的透明度和可阐明性，使AI的决策过程更加符合人类的代价不雅观。
在管理层面，我们须要建立严格的AI监管机制，确保AI的运用符合法律法规，保护用户的隐私和权柄。

此外，我们还须要加强对AI安全的研究，建立AI安全的人才培养体系，提高社会对AI安全的认识。
只有这样，我们才能更好地预防AI可能带来的“灾害性缺点”，让人工智能真正成为人类的朋友，而不是威胁。

总的来说，人工智能的发展既带来了机遇，也带来了寻衅。
我们须要正视这些寻衅，通过技能创新和管理完善，确保人工智能的安全和可持续发展。
只有这样，我们才能充分利用人工智能的潜力，为人类社会带来更多的便利和福祉。