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当（dāng）然，这种新范式（shì）也带来了挑战（zhàn）。一方面（miàn），数据驱动的研究需要大量高质（zhì）量（liàng）的数据作（zuò）为支撑，但现（xiàn）实中数据（jù）往往存在噪声、偏差（chà）甚（shèn）至（zhì）缺失。这（zhè）可能导（dǎo）致模型训（xùn）练出现偏差，影响（xiǎng）研究（jiū）结果的可靠性。另一方面，科（kē）研人员（yuán）需要具备跨学科的知识（shí）背（bèi）景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提（tí）出（chū）了（le）新（xīn）的要求（qiú），一定程度（dù）上加剧了“数据科学家”与“医学（xué）专家”之间的知识鸿沟（gōu）。此外，医学数据的（de）共享（xiǎng）对于人工智能模型（xíng）的（de）训练至关重要，但（dàn）如何在保护患者隐私（sī）的同（tóng）时实现（xiàn）数据的开放共享，是一个需要深（shēn）思的（de）问题（tí）。
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针对人（rén）工智能可能带来的（de）问题，不少受访教师（shī）已经（jīng）开始思考：备课、讲课、获取资（zī）源……人工（gōng）智能能替（tì）代（dài）教师完成很多教学任务，未来该如何（hé）授课、培养学生？人工智能会成为学习的“偷（tōu）懒神器（qì）”吗？使用（yòng）大模型（xíng）生（shēng）成（chéng）的内（nèi）容，算（suàn）不算（suàn）是一种抄袭行为？
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