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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化,涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释,现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力,以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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同时,政府要加强与相关企业的合作,依靠其采用技术手段治理BCI风险。比如要求企业在设计BCI应用时,应明确界定所需的具体脑电波特征,避免过度获取用户的大脑活动数据;对于确需获取的个人数据,可以通过匿名化或去标识化的方式处理,使得即便数据泄露也无法轻易关联到具体的个体身份;利用密码学中的安全多方计算协议,允许多个参与者共同执行计算任务而不暴露各自持有的私密输入值;使用同态加密算法,在无需解密的情况下,对加密数据进行运算,从而大大降低数据泄露的风险,确保科技发展始终服务于人类社会的进步。
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