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2022年3月，大亚圣象在发布的2021年度年报时披露，报告期内，其全资子公司圣象集团有限公司下属子公司美国HomeLegendLLC公司成为一起电信欺诈的受害者，肇事者入侵该公司租用的微软公司365邮箱系统，伪造假电子邮件冒充该公司管理层成员，伪造供应商文件及邮件路径，实施诈骗，涉案金额约356.9万美元(折合人民币2275.49万元)。该公司已于美国地方联邦执法当局备案并向中国公安机关报案。上述事项导致公司2021年度营业外支出增加2275.49万元。
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。
公开资料显示，高华健，美国科学院院士、美国工程院院士、美国人文与科学院院士，中国科学院外籍院士，英国皇家学会院士、德国国家科学院院士、欧洲科学院院士，曾获国际固体力学最高荣誉希尔奖（Hill Prize）、国际应用力学最高奖铁木辛柯奖（Timoshenko Medal）、美国机械工程师学会奖章（ASME Medal）等国际顶级荣誉奖项，是迄今为止国际力学领域唯一同时获得以上三大荣誉的科学家。
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。