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人类合作交流、相互学习，以及在此基础上的文化交融和行为选择，这些文化过程的基础是人类之间的相互信任，而信任需要情绪的参与。有学者提出，我们与人工智能的关系本质上是依赖，而不是信任。由于生成式人工智能的不可解释性、不可说明性和不可信任性，加之其不具备情感状态，也不能对自己的行为负责，人类在与其交互时，面对的实际上是一个无法完全理解的、缺乏情感和规范性的“黑箱”，得到的可能是包含无法证伪的知识信息，这种知识可能会通过人机交互的多次循环被吸收到其他对象中，最终作为一种消费信息在人类、人工智能之间传播流转。由此带来的潜在问题是，这些非纯正的、无节制的信息消费不仅大量消耗人类的精力，加剧人类对欲望的过度追求，而且会导致某种特定思维反复强化人类的认知，引发社会心理的问题同时影响人类文化的多样性。
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大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。
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