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　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。

“利用AI技术治理AI犯罪，本身也是一个不断博弈的过程。”田天介绍，“红队测试”是目前生成式AI治理的重要手段，旨在通过模拟攻击者行为，对目标系统进行全面网络攻击，针对性地发现、修补潜在系统漏洞，使模型在面向公众开放前，充分接受安全技术检验。视频合成AI平台Sora，在上市前就曾邀请数名从事信息安全漏洞研究的专家充当红队进行对抗测试，找出相当数量的安全漏洞。

　　　　妈妈说，作者写书中人物的担忧和焦虑的过程，让她心里一亮，一幅场景浮现在脑中——一束阳光从窗户射进屋，光束中无数灰尘在运动，忽上忽下，“我想它们最终会落在地面上、桌子上、绿植上、沙发上。结局虽然都是受重力的作用落地为安，但是每一粒飘尘都会受到其他力量的影响而改变下沉轨道，就像每个人的命运，无法被精确预料、精确掌握，也没必要去过早焦虑”。