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　　　　科学家认为，造成这种现象的原因在于，AI生成的诗歌往往更加直接明了，易于理解和感受，而这恰好迎合了现代读者寻求简单明快阅读体验的需求。同时，读者又错将人类创作诗句的复杂性，当作是AI写作的不连贯，并且低估了生成式AI表现出的与人类的相似程度。

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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。