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在监管人工智能产品方面，需要考虑一些具体挑战。从定义上讲，机器学习涉及计算机从经验中学习的能力的演变，因此使用这种技术的设备可能今天符合标准，明天就不符合了。1 人工智能还可能能够通过匹配来自不同数据点的数据来重新识别匿名数据。11 另一个主要问题是“黑匣子”现象。机器学习系统中发生的复杂决策很难被人类解开和理解，在某些情况下，该过程将是开发人员或技术公司的专有产品。这在评估系统的可靠性和确定偏见是否损害了其决策方面带来了问题。
初级保健中的人工智能 - 立场声明
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