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自从人工智能开始专注于将机器学习应用于海量数据以来，它取得了令人瞩目的飞跃。机器学习系统发现数据之间的相关性并建立相应的模型，将可能的输入与可能正确的响应（预测）联系起来。在机器学习应用中，人工智能系统在经过大量示例的训练后学会做出预测。因此，人工智能对数据如饥似渴，这种渴求刺激了数据收集，形成了一个自我强化的螺旋：基于机器学习的人工智能系统的发展以创建庞大的数据集（即大数据）为前提，并促进了大数据的创建。人工智能和大数据的融合可以为经济、科学和社会进步带来诸多好处。然而，它也给个人和整个社会带来了风险，例如无处不在的监视和对公民行为的影响，公共领域的两极分化和分裂。
通用数据保护条例 (GDPR) 的影响......
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