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　　　　对于每次大模型迭代都会导致数据量需求急速增加的原因，沈阳解释称，这主要源于模型规模的扩大和性能提升的需求。随着模型参数数量增加，模型的学习和表达能力也随之增强，就需要更多的数据来充分训练这些参数，并确保模型具备良好的泛化能力。

“就拿我最熟悉的蛋白质计算设计来讲，虽然今年相关成果获奖了，但计算方法在功能蛋白的设计方面还面临很大挑战。”徐纯福说，如果进一步改进AI算法，能够更准确设计酶、抗体等重要的功能蛋白，将有可能产生具有真正实用的全新蛋白。

　　　　劳动是人类经济活动的主要体现形式之一，AI技术对经济生活的巨大变革，首先影响劳动市场。报告指出，生成式AI对全球劳动市场的影响并没有明显的替代作用，其直接造成的就业减少远不如媒体报道的明显，未来也不会出现全民失业的现象。国际劳工组织调查测算，各行业类别中，只有约1%至4%的工作面临被自动化替代的高风险，另有25%的工作面临着中风险。上述数据显示，大多数工作仍需要人工的参与，AI应用带来的自动化水平提升不会导致人类被淘汰出局，而是会提高劳动效率，从而解放人类将更多时间精力投入其他领域工作。