AI 推理与人类推理在三个关键方面有所不同：它依赖于结构化数据，缺乏情境直觉，以及确定性与适应性问题解决。AI 系统使用预定义的算法或从训练数据导出的统计模式来处理信息，而人类则结合逻辑、感官输入、情感和真实世界的经验来进行推理。 这在如何处理知识差距、如何应用上下文以及如何证明决策的合理性方面产生了根本的差异。
首先，AI 推理在其训练数据和编程的范围内运行。例如，经过训练可以识别图像中动物的神经网络只能识别训练期间明确显示的物种。如果遇到一种新型的混合生物，它可能会错误地对其进行分类或返回置信度较低的结果。 相比之下，人类可以使用类比推理（“它同时具有猫和狐狸的特征”）和生物学方面的背景知识来进行有根据的猜测。 这种限制在聊天机器人中变得很明显，当被问及训练范围之外的主题时，聊天机器人会生成听起来合理但实际上不正确的响应。 然而，人类可以认识到自己的知识界限并寻求澄清。
其次，AI 缺乏对现实世界背景的内在理解。 虽然推荐算法可能会根据历史销售数据模式建议在 7 月份购买冬季外套，但人类会本能地考虑季节性周期（北半球的夏季）和文化规范。当自然语言处理模型难以进行讽刺检测时，开发人员会看到这一点——需要明确的情感分析训练——而人类会自动通过措辞和情境意识来解释语气。 这种情境差距迫使 AI 系统依赖于代理信号而不是真正的理解。
最后，AI 推理是确定性的但脆弱，而人类推理是灵活的但有偏见的。 用于欺诈检测的基于规则的系统将始终如一地将相同的阈值应用于交易金额，但如果不进行手动更新，则无法适应新的诈骗模式。 人类虽然容易受到认知偏差的影响，但可以创造性地连接不同的概念——例如，安全分析师注意到网络钓鱼尝试与历史社会工程策略之间的相似之处。 然而，人工智能擅长快速处理海量数据集，在几毫秒内识别出细微的相关性，而人类可能需要数周的时间才能通过手动分析发现这些相关性。 这种互补关系解释了为什么许多系统结合了这两种方法，使用 AI 来扩展规模，使用人类来进行细致的判断。