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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。
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。
此次年会在“几十年来最复杂的地缘政治和经济背景下”召开，有西方媒体总结为4个“C”开头的词语：冲突、“新冷战”、气候和混乱。国际社会对本次论坛寄予厚望，300多位政要将出席，其中包括60多位国家元首和政府首脑，希望达沃斯成为促进合作的加速器。中国的积极参与和展现出的开放、合作态度，无疑是各国与会者都渴望看到的，也是地缘政治及世界经济不确定性中最大的确定性和可依靠力量。
演化的过程如何调控？张宏波认为，这依赖于细胞之间非常迅速而精确的协调。他说，在发育过程中，人类四肢的形成并非一蹴而就，而是经历过复杂的细胞演变过程。在胚胎发育第四周末，四肢仅以简单的几乎均一细胞团形状凸起出现在身体的两侧，但到了第八周，这一细胞团则已经完全分化，形成具有复杂解剖结构的四肢，并形成完整的手指和脚趾。