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AI编程这件事儿，真的从每个人自己研究怎么用，走向了整个组织一起把它用起来。

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Scale AI从2016年起长期从事AI数据基础设施建设，最早以自动驾驶等场景中的大规模数据处理能力闻名。

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所以我们的条件是：必须有控制权，不然就不做。

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但用户的聊天记录躺在对话应用里，浏览历史锁在浏览器里，会议、文档、日程又各自分属不同平台，每个AI只能接触其中一小部分局部信息。

过去大家对装机量的预测都很乐观，每年30%~50%的增长，但对装机的承载能力预计不足。

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数据系统、医疗模型和智能体，最终都需要进入真实诊疗流程，在实际使用中发现问题，获得反馈，再推动下一轮优化。

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（包括质疑AI和扣问自己） 例如： “它有没有可能是错的？” “证据在哪？” “参考链接是否404全空白？” “我有没有因为它说得太顺，就认为它说得对？” 对AI产品及其开发者而言，这同样是一记警钟——“技术的成熟，终将体现在对未知的敬畏里。

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如果播客内容百分之百来自几篇公开文章，被替代是迟早的事；替代不了的，是找一个真人，讲他在别处从没讲过的东西。

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单独看都不足以报警，靠因果链却能定位共同的风险根因。