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尽管人工智能带来了诸多益处，其应用仍需保持谨慎。例如在生物学研究中，作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中，如果数据隐私得不到有效保护，在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段，在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练，但这一问题仍需进一步探索与解决。
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从自动驾驶本义看，是要通过减少人工干预，甚至完全脱离人工干预情况下，在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知，目前的道路交通环境的复杂性，并不能完全用交通规则来覆盖。例如，机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等，这是在不遵守规则的情况下发生的，如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则，又要在类似突然情况下处理好行驶动作，是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别，难以用一些理论模型来归纳概括，只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统，这无形中就会提升算力需求。
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