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对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
为使企业充分享惠，北京海关推广智能审核和自助打印服务措施，企业享受7×24小时申报、秒审通过、足不出户获取证书等便利。让数据多“跑路”，企业少“跑腿”，RCEP持续为成员和企业带来红利和实惠。今年，北京海关将继续聚焦智慧海关建设和“智关强国”行动，引导、帮助企业和消费者充分享受政策红利，助力首都高水平开放。(完)
事实上，人工智能正深刻改变着社会生活方式和各类产业业态，改变着许多社会职业的性质、内容、工作方式、职业技能素质要求等，会催生一批新的工作岗位，同时会使一些工作岗位减少甚至消失，而改变最明显的是技术技能型岗位，重复性、机械性的甚至是可预设动作的技术技能岗位逐步被“机器”取代，工厂车间再不是从前的模样，无人车间越来越多。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。