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　　　　“感觉是让AI帮助我开车，而不是完全替我开车。”白国龙是一名传统燃油车用户，他在体验某款车型的自动驾驶功能后表示，车辆的确能够应对绝大部分常见路况，但当出现与他预期不符的路况应对或驾驶动作时，他会果断接管。汽车行业媒体“电动星球”负责人欧阳晨说，当前自动驾驶功能在通过复杂路段时，比如转弯时遇到过斑马线的大量人流，通行效率依然比不上驾驶员。

“此外，要提高公立医院的精细管理能力，医院不能直接把创收或控费指标摊派给医生。对于一些‘薄弱’科室，比如老年科、儿科、康复科、急诊科等，本身患者的接收是不确定的，这些科室在医院的绩效分配中应该有所倾斜。”梁嘉琳说。

　　　　训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。