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首先，作为西部城市，重庆科技创新基础薄弱。常住人口自2022年达到3213万峰值后持续下降，人才外流对产业升级构成威胁。
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其次，“以往的机器学习模型通常耗时良久，翌日方能呈现结论。大规模模型革新了此流程，却也引入新的问题。”哈米德·麦哈穆德举例说明，人工智能的决策机制常缺乏透明度。处理对地观测数据的模型类似一个“暗箱”，用户投入数据并获取结果，却难以理解其内部的推理过程。“设想，若此类算法应用于灾损评定，事关人员转移与救援调配，而我们却不清楚其评判标准，便会引入显著的潜在风险。”同时，由于数据代表性不均，许多发展中国家在运用先进的对地观测基础模型时也遭遇不少障碍。
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