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　　　　“我就像不受控制一样，不断翻看那些骂我的评论，停不下来。”回想起那个时刻，她仍然心有余悸。除了线上疯狂涌入的恶评，骚扰甚至延伸至线下。“最严重的几天，我父母的信息被人肉，我还接到很多莫名其妙的陌生电话，接通后冷不丁就开始骂人。”

近日，在香港当小学老师、38岁的连小姐（化名）进行了一个大胆的尝试，她使用豆包AI来模仿去世4年的母亲，但经过几轮对话后，连小姐有一些失望：豆包的语音只有普通话，而不会说家乡的客家方言，回答也不太智能，连妈妈爱喝的肉桂茶都不知道是什么，还试图捏造一些不存在的事情。“目前的技术还不够成熟，操作繁琐，效果不佳。”连小姐说。

　　　　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。