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过度关注模型，效益太小 我和我的同事通过实证研究发现 [3]，开发人员和研究人员对模型开发的巨大关注源于各种激励因素，例如出版声望、住院医师职位的评估方式、竞争差异化等等。现在，通过课程和纳米学位，人工智能教育变得更容易获得，但仍然主要侧重于模型构建，而不是解决收集数据或部署和测量系统的现实挑战，而这些挑战从业者越来越必须做这些。过分关注模型往往以忽视被征召参与构建或使用这些系统的弱势群体的基本关切为代价。随着人工智能模型越来越多地寻求干预政府、民间社会和政策制定者历史上一直难以应对的领域，这种立场变得有问题。
都是方程，没有人类：人工智能模型的短视
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