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　　不仅能模仿人、替代人完成一部分工作，人工智能甚至可以超越人类，完成一些过去很难实现的任务。2020年，麻省理工学院的研究人员宣布发现了一种新型抗生素，能够消灭此前对所有已知抗生素都有耐药性的细菌菌株。传统上，一种新药的研发需要研究人员从上千种潜在分子着手，通过不断试错，筛选出少量候选分子。麻省理工学院则另辟蹊径，让人工智能参与筛选分子数据库，最终在6.1万个分子中找到一个符合标准的，研究人员把它命名为海利霉素（Halicin）。

　　在外滩大会的提前探访中，不少AI企业界人士都提到了数据的问题：高质量数据的生成速度远低于人工智能大模型的需求，数据短缺问题已初现端倪。研究机构Epoch AI预计，可用于训练的高质量文本可能在2028年前耗尽。在中文世界，数据问题更加棘手。阿里研究院5月发布的《大模型训练数据白皮书》显示，互联网上中文语料和英文语料占比存在显著差异：在全球网站中，英文占比高达59.8%，而中文仅占1.3%。在业界，数据短缺问题也被称为“数据墙”。如何处理这堵墙迫在眉睫。

　　近期武汉的“无人出租车”爆火后，其“无人驾驶”技术曾受到多方质疑。很多人猜测，“无人出租车”之所以能够，是有驾驶员在线上远程控制，全靠真人远程代驾。实际上，“萝卜快跑”出租车虽然配备了远程操控员，但操控员并不会直接干预汽车的驾驶，只会在极端情况发生时对车辆进行接管，而且一人负责监测多台汽车。商业出租车能够实现，正是因为AI技术的赋能，让车机能够实时处理来自传感器的数据，识别道路状况，做出驾驶决策，如加速、减速、转向等。