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　　　　刘海龙：我理解的优绩主义，是一种简单的量化评估体系。分类的标准背后是有价值偏向的，在这套体系下，一个人优秀还是不优秀，更多的是凭借他外在的成就来定义，而不是根据他的内在品质。这种体系在筛选人才时，是缺乏耐心的，总希望在短时间内用简单的标准选出谁更有效率、更有价值，因此很可能会忽视一些特殊的人才。另外，优绩主义的理念，主要是为了迅速对人作出分类和判断，因此会让普通人有被抛弃的感觉。

现实中，一些口腔治疗机构常常通过夸大和虚构医生资历、医疗机构资质、荣誉等方式，误导、欺骗消费者开展过度治疗。相比假资历、假头衔、假荣誉，那些花钱就能买到的真资历、真头衔、真荣誉无疑更可怕，这对处于知识和信息不对称状态下的患者来说，具有很大的吸引力。正规组织以“专业”的名义为这些机构和乱象背书，是不可忽视的原因。

　　　　大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。