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一个近来令许多从业者忧虑的现状是，AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈，大模型的进化速度未尽如人意，或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计，如果大语言模型保持现在的发展势头，预计在2028年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
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该如何看待人与AI的密切关系？“目前的主流观点是从人的主体性来看待人机交往。”在束开荣看来，前沿应用不断把人工智能推向“类人”的状态，但实际上，通过这样的逻辑，并不能够理解未来人工智能的发展、理解人跟机器之间的关系。以线下人际交往的标准作为参照系来看待人工智能，可能会出现偏差，人机交往的范式尚未形成。“实际上，AI并非人际交往的替代品，要把它置于应有的位置上。”
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