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尽管人工智能带来了诸多益处，其应用仍需保持谨慎。例如在生物学研究中，作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中，如果数据隐私得不到有效保护，在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段，在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练，但这一问题仍需进一步探索与解决。
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在我国，考试“指挥棒”对教学过程的指导作用很强大。一度，“考什么所以学什么”几乎成了教学一线的实际参考，这样做不仅造成学生片面追求考试分数，增加了学生的负担，也制造了学生和家长的焦虑，更不利于学生打开视野，培养创新型人才。
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