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　　　　训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。

据报道，针对点评类App，目前已形成一条有组织、有分工的虚假刷单产业链：除了给五星好评或者笔记推广，打卡、收藏、曝光访客等跟热门榜单密切相关的数据都可以操作，美其名曰为店铺线上“精装修”。在这些现象背后兴风作浪的，便是所谓的“好评师”。（《北京晚报》11月20日）

　　　　DeepSeek今年春节大火，它的低成本、开源真正降低了使用门槛，人工智能的测试人人可做，它的“聪慧”有目共睹，提及它的能力评价似乎人人都有了发言权。但顺着“严禁自动生成处方”的线索，人们发现了AI“幻觉”这个缺陷。舆论焦点从关注“严禁使用人工智能等自动生成处方”规范互联网医疗行为的本意——监管线上诊疗的“懒惰”行为，转向探讨智慧治疗的安全性问题。这符合人们对新事物认知的规律，反映了当前我国AI+已经深入百姓生活，而人们对于这些问题的关注和讨论也将进一步催生技术创新。