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　　　　然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。

11月24日，哥伦比亚广播公司（CBS）《60分钟》栏目报道称，尽管数据标注行业为肯尼亚创造了大量就业机会，但这类工作因为薪资过低、工作时间过长以及审查内容涉及大量仇恨言论和暴力画面等问题，对当地劳动者的身心健康造成了极大影响。

　　　　在前一代模型Evo 1的基础上，来自美国弧形研究所、斯坦福大学和英伟达公司的科学家携手开发出Evo 2。相较于Evo 1在8万个细菌、古细菌及病毒的基因组数据上进行的训练，Evo 2的训练数据量大幅提升，涵盖了12.8万个基因组。这些基因组广泛涉及人类、动植物及真核生物，囊括了9.3万亿个核苷酸。