AI程序的好坏是相对而言的，不同的AI程序可能在不同的领域和任务上具有不同的优缺点。以下是一些普遍认为重要的AI程序属性：
准确性：
AI程序在特定任务上的表现能力，例如图像识别、语音识别或机器翻译等。
速度：
特别是对于需要处理大量数据的任务而言，速度可以通过优化算法、硬件升级或并行化等方式提高。
稳定性：
AI程序能否在长时间、大规模的使用中保持一致的性能，可以通过代码优化、测试和质量保证等方法提高。
可扩展性：
AI程序能否轻松应对不断增长的数据集和不断变化的需求，是AI系统长期成功的关键。
可解释性：
AI程序能否清晰地表达其工作方式以及如何产生决策，由于黑盒模型的出现，可解释性已经成为一个极其重要的属性。
安全性：
AI程序能否防范外部攻击、保护隐私数据和避免错误决策等问题，随着AI应用的增多，安全性已经成为一个极其重要的问题。
这些属性并不是完全独立的，通常会存在一些权衡。例如，提高准确性可能会增加计算成本和时间，而提高速度可能会牺牲一定的准确性。因此，在选择AI程序时，需要根据具体应用场景和需求来权衡这些属性。