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　　　　CBS报道称，虽然人工智能技术日渐强大，但仍无法完全脱离人工的介入，原因是需要数据标记的新设备和新发明正在不断涌现，比如汽车和医疗等行业。“数据贴标员”如今需要给汽车和行人贴上标签，训练自动驾驶汽车避让障碍物的技能；圈出CT（计算机断层扫描）、核磁共振成像（MRI）和X光片中的异常情况，让人工智能学习如何识别异常情况。

此外，淘麦郎数字化建设也保持行业领先水平。一方面，全链路数字化管理、现场风险预警式管控、核换验分离式部署、智能硬件设备精准投放的专业化服务体系持续迭代，全方位满足了客户的生态需求;另一方面，安全、高效，支持多形态的“人、证、票”强实名制核验，已广泛应用于全国演唱会现场，其正在推动演出行业观演体验的迭代升级。（孙丹丹）

　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。