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贝斯特★★。实验动物★★，全球最奢华的游戏★★，IT之家 3 月 4 日消息★★，据 Phys 报道夜间做运动视频声音贝斯特全球最奢华游戏官网贝斯特全球最奢华游戏官网★★，研究人员表示★★，利用人工智能识别野生动物的做法★★，暴露出一场潜在的“”★★。AI 成像系统的营销宣传往往宣称★★，模型能像人类观察者一样★★，轻松应对不同生态系统和环境中的全新场景★★。但在一篇新论文中夜间做运动视频声音夜间做运动视频声音★★，埃克塞特大学的两位研究人员指出★★，这一说法建立在“错误假设”之上★★。他们以物种识别和医学诊断成像为例对此进行了说明★★。
这篇发表在《公共科学图书馆 · 生物学》（PLOS Biology）期刊上的论文题为《生物学中的深度学习正面临一场迁移性危机》贝斯特全球最奢华游戏官网贝斯特全球最奢华游戏官网★★。
研究人员称★★，尽管 AI 模型在其训练环境中表现稳定可靠★★，但这种效果极少能迁移到新的场景★★，导致其泛化能力难以预测★★。
埃克塞特大学康沃尔郡彭林校区环境与可持续发展研究所的托马斯 · 奥谢-惠勒博士表示★★：“核心结论是★★，尽管被视为‘黄金标准’★★，但性能基准（用于评估 AI 的测试）并不能可靠反映 AI 模型的真实能力★★。我们看到大量宣称在极广泛场景下对比最新 AI 模型与人类能力的说法★★。然而夜间做运动视频声音★★，这些结论都来自数据集上的性能测试★★，而这些数据往往无法迁移到现实任务中★★。用库存图片训练出来的猫咪识别模型★★，在测试其他猫咪库存图时表现良好★★，但这无法转化为野外环境下有效的猫咪检测★★。危险在于★★，这类通常由随意图像类别构成的基准指标★★，正被用来夸大模型的性能和泛化能力★★。”
来自生态与保护中心的凯蒂 · 默里补充道★★：“以野生动物识别为例★★，你最终可能得到一个表现并不好★★、却对自己的结论显得非常自信的系统★★。简单来说★★，AI 在处理从未见过的事物时会很吃力★★，但它不一定会向用户表达这一点★★。”
奥谢-惠勒博士指出★★，问题并非出在技术本身★★，而在于它的使用方式夜间做运动视频声音★★，“AI 可以极为强大★★，但场景是关键 —— 模型必须在真实使用场景中接受评估★★，否则后续可能引发严重问题贝斯特全球最奢华游戏官网★★。在生态学中★★，这给物种监测和保护工作带来挑战★★；而在医学等领域夜间做运动视频声音贝斯特全球最奢华游戏官网★★，后果可能更为严重★★。或许最危险的一点是★★，当模型失效时★★，往往要等到造成广泛损失后才会被发现★★。”
IT之家注意到★★，针对基准测试这一更广泛的问题★★，他们认为★★，不应使用这些指标来评估模型的泛化性能★★。奥谢-惠勒博士补充说★★：“就目前情况而言★★，评估一个 AI 模型效果如何的唯一可靠方法★★，就是在你的具体使用场景中对它进行实际测试★★。”
