2024年專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢和應(yīng)用試題和答案一、單項選擇題（共20題，每題2分，共40分）1.2024年人工智能技術(shù)發(fā)展中，多模態(tài)大模型的核心突破在于（）A.單模態(tài)數(shù)據(jù)處理精度提升B.跨模態(tài)語義對齊與知識融合C.參數(shù)量級從百億級躍升至千億級D.完全脫離人工標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練答案：B解析：多模態(tài)大模型的核心在于突破單一模態(tài)限制，實現(xiàn)文本、圖像、視頻、語音等不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語義對齊與知識融合，而非單純提升單模態(tài)性能或依賴參數(shù)量擴張。2.以下哪項不屬于2024年生成式AI（AIGC）的典型應(yīng)用場景？（）A.醫(yī)學(xué)影像輔助診斷報告自動生成B.工業(yè)機器人路徑規(guī)劃優(yōu)化C.短視頻內(nèi)容自動化創(chuàng)作D.法律文書智能起草答案：B解析：工業(yè)機器人路徑規(guī)劃屬于決策型AI應(yīng)用，而AIGC側(cè)重內(nèi)容生成，包括文本、圖像、視頻等創(chuàng)作類任務(wù)。3.2024年AI芯片領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)方向是（）A.提升CPU單核計算能力B.開發(fā)存算一體架構(gòu)降低數(shù)據(jù)搬運能耗C.完全替代GPU依賴D.單純追求制程工藝（如2nm以下）答案：B解析：存算一體架構(gòu)通過將存儲與計算單元集成，減少數(shù)據(jù)在內(nèi)存與處理器間的搬運能耗，是2024年AI芯片優(yōu)化的核心方向；GPU仍是主流計算載體，制程工藝提升面臨物理極限，需結(jié)合架構(gòu)創(chuàng)新。4.人工智能倫理治理中，“可解釋性”原則的核心要求是（）A.模型訓(xùn)練代碼完全開源B.用戶能理解模型決策的關(guān)鍵依據(jù)C.所有輸出結(jié)果附帶詳細數(shù)學(xué)推導(dǎo)D.模型參數(shù)規(guī)模不超過一定閾值答案：B解析：可解釋性要求模型決策過程對用戶（尤其是受決策影響的個體）具有可理解性，而非強制開源或過度數(shù)學(xué)細節(jié)。5.2024年邊緣AI（EdgeAI）的主要技術(shù)瓶頸是（）A.云端算力不足B.邊緣設(shè)備存儲容量限制C.模型推理實時性與低功耗的平衡D.數(shù)據(jù)傳輸延遲答案：C解析：邊緣AI需在終端設(shè)備（如手機、攝像頭）上實現(xiàn)實時推理，同時受限于電池續(xù)航，因此低功耗與高實時性的平衡是核心挑戰(zhàn)。6.以下哪種技術(shù)是多模態(tài)大模型實現(xiàn)“跨模態(tài)推理”的關(guān)鍵？（）A.自回歸語言模型（如GPT系列）B.對比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）C.符號主義知識圖譜嵌入D.注意力機制（Transformer）答案：C解析：跨模態(tài)推理需要將離散符號知識（如常識、專業(yè)術(shù)語）與連續(xù)向量表征融合，符號主義知識圖譜嵌入技術(shù)可實現(xiàn)這一目標(biāo)；注意力機制是多模態(tài)交互的基礎(chǔ)，但推理需結(jié)合顯式知識。7.2024年AI與生物科技交叉領(lǐng)域的典型應(yīng)用是（）A.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測與藥物分子設(shè)計B.農(nóng)作物病蟲害圖像識別C.醫(yī)療影像3D重建D.醫(yī)院管理系統(tǒng)智能排班答案：A解析：AlphaFold3等AI模型在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測上的突破，推動了藥物研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月，是2024年AI與生物科技深度融合的代表。8.以下哪項屬于人工智能“小樣本學(xué)習(xí)”（FewshotLearning）的典型應(yīng)用？（）A.基于百萬張圖片訓(xùn)練的圖像分類模型B.通過50張罕見疾病影像訓(xùn)練的診斷模型C.依賴用戶點擊數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化的推薦系統(tǒng)D.基于全量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的金融風(fēng)控模型答案：B解析：小樣本學(xué)習(xí)針對數(shù)據(jù)稀缺場景（如罕見病影像），通過遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)僅用少量樣本實現(xiàn)高精度預(yù)測。9.2024年AI倫理規(guī)范中，“算法公平性”的核心關(guān)注對象是（）A.模型開發(fā)團隊的技術(shù)水平B.不同群體（如性別、種族）在模型輸出中的平等對待C.算法運行的計算資源消耗D.模型參數(shù)的可解釋性程度答案：B解析：算法公平性要求模型對不同背景、特征的用戶群體不產(chǎn)生系統(tǒng)性偏見，如招聘AI不能因性別或種族差異降低特定群體的錄取概率。10.以下哪種技術(shù)是實現(xiàn)“具身智能”（EmbodiedAI）的基礎(chǔ)？（）A.純文本大模型訓(xùn)練B.機器人與物理環(huán)境的交互感知C.云端算力集中調(diào)度D.單模態(tài)語音識別答案：B解析：具身智能強調(diào)AI系統(tǒng)通過傳感器（如攝像頭、機械臂）與物理世界交互，獲取具身經(jīng)驗（如物體抓取、空間導(dǎo)航），而非僅依賴虛擬數(shù)據(jù)。11.2024年AI安全領(lǐng)域的新興威脅是（）A.模型參數(shù)泄露B.對抗樣本攻擊（AdversarialAttack）C.數(shù)據(jù)投毒攻擊（DataPoisoning）D.多模態(tài)模型的“幻覺”（Hallucination）答案：D解析：多模態(tài)大模型在生成內(nèi)容時可能虛構(gòu)不存在的信息（如“幻覺”醫(yī)學(xué)知識），在醫(yī)療、法律等場景中引發(fā)安全風(fēng)險，是2024年重點關(guān)注的新興威脅。12.以下哪項是“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”（FederatedLearning）的核心優(yōu)勢？（）A.提升模型訓(xùn)練速度B.保護數(shù)據(jù)隱私（無需集中數(shù)據(jù)）C.降低硬件計算成本D.提高模型泛化能力答案：B解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在本地設(shè)備訓(xùn)練模型、僅上傳參數(shù)更新的方式，避免原始數(shù)據(jù)集中，適用于醫(yī)療、金融等隱私敏感領(lǐng)域。13.2024年AI教育應(yīng)用的突破性進展是（）A.智能作業(yè)批改系統(tǒng)B.個性化學(xué)習(xí)路徑推薦C.虛擬教師實現(xiàn)多模態(tài)互動教學(xué)（如實時生成PPT、解答復(fù)雜問題）D.在線課程視頻自動剪輯答案：C解析：基于多模態(tài)大模型的虛擬教師可實時結(jié)合文本、圖像、視頻生成教學(xué)內(nèi)容，并通過自然語言交互解答學(xué)生復(fù)雜問題，是2024年教育AI的核心突破。14.以下哪種技術(shù)屬于“神經(jīng)符號系統(tǒng)”（NeuralSymbolicSystem）的典型應(yīng)用？（）A.純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類B.結(jié)合知識庫與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能問答C.基于強化學(xué)習(xí)的游戲AID.單模態(tài)語音合成答案：B解析：神經(jīng)符號系統(tǒng)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與符號系統(tǒng)的邏輯推理能力（如利用知識庫進行事實校驗），智能問答是其典型場景。15.2024年AI在制造業(yè)的核心應(yīng)用目標(biāo)是（）A.替代所有產(chǎn)線工人B.實現(xiàn)全流程智能決策（如預(yù)測性維護、動態(tài)排產(chǎn)）C.僅優(yōu)化單一工序（如焊接質(zhì)量檢測）D.降低原材料采購成本答案：B解析：制造業(yè)AI正從單點應(yīng)用（如質(zhì)檢）向全流程優(yōu)化發(fā)展，通過工業(yè)大模型整合生產(chǎn)、庫存、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動態(tài)排產(chǎn)與預(yù)測性維護。16.以下哪項是“多模態(tài)大模型”與“單模態(tài)大模型”的本質(zhì)區(qū)別？（）A.參數(shù)量級差異B.能否處理多種類型數(shù)據(jù)（如圖像+文本）C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大小D.推理速度快慢答案：B解析：多模態(tài)大模型的本質(zhì)是支持文本、圖像、視頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合處理與交互，而非單純參數(shù)量或數(shù)據(jù)量差異。17.2024年AI芯片“異構(gòu)計算”的主要目的是（）A.降低芯片制造成本B.針對不同計算任務(wù)（如矩陣運算、邏輯控制）優(yōu)化效率C.完全替代傳統(tǒng)CPUD.提升芯片制程工藝答案：B解析：異構(gòu)計算通過集成GPU（并行計算）、TPU（矩陣運算）、CPU（邏輯控制）等不同計算單元，針對AI任務(wù)的多樣化需求（如訓(xùn)練、推理、控制）優(yōu)化整體效率。18.以下哪項屬于人工智能“通用人工智能”（AGI）的特征？（）A.在特定領(lǐng)域（如圖像識別）超越人類B.具備跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)與解決復(fù)雜問題的能力C.僅依賴單一模態(tài)數(shù)據(jù)D.完全模擬人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)答案：B解析：AGI的核心是具備通用智能，能理解、學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識到多種領(lǐng)域，而非局限于單一任務(wù)。19.2024年AI倫理治理的“責(zé)任主體”不包括（）A.模型開發(fā)企業(yè)B.數(shù)據(jù)提供方C.最終用戶（如普通消費者）D.算法審計機構(gòu)答案：C解析：倫理責(zé)任主體主要為模型開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供方及監(jiān)管審計方，普通用戶通常不承擔(dān)技術(shù)層面的倫理責(zé)任（除非存在惡意濫用）。20.以下哪種技術(shù)是實現(xiàn)“AI自主進化”（SelfEvolvingAI）的基礎(chǔ)？（）A.固定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型B.具備自我評估與持續(xù)學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)C.完全依賴人工調(diào)參的模型D.單任務(wù)專用模型答案：B解析：AI自主進化要求系統(tǒng)能通過自我評估（如檢測錯誤）、主動獲取數(shù)據(jù)（如查詢知識庫）和持續(xù)學(xué)習(xí)（如增量訓(xùn)練）實現(xiàn)性能迭代，而非依賴固定數(shù)據(jù)或人工干預(yù)。二、多項選擇題（共10題，每題3分，共30分。每題至少有2個正確選項，錯選、漏選均不得分）1.2024年人工智能技術(shù)發(fā)展的主要趨勢包括（）A.多模態(tài)大模型成為通用基礎(chǔ)平臺B.邊緣AI從“能用”向“好用”（低功耗、高實時）演進C.AI倫理從“事后監(jiān)管”轉(zhuǎn)向“事前設(shè)計”（如內(nèi)置公平性模塊）D.單模態(tài)大模型完全取代多模態(tài)模型答案：ABC解析：多模態(tài)大模型因更接近人類認(rèn)知方式成為主流，單模態(tài)模型無法滿足復(fù)雜需求，故D錯誤。2.生成式AI（AIGC）在2024年面臨的主要挑戰(zhàn)包括（）A.內(nèi)容真實性難以保證（如“幻覺”問題）B.版權(quán)歸屬與知識產(chǎn)權(quán)爭議（如生成內(nèi)容的原創(chuàng)性判定）C.計算資源消耗巨大（需高性能GPU支持）D.完全替代人類創(chuàng)作者答案：ABC解析：AIGC是輔助工具而非完全替代人類，故D錯誤。3.以下屬于AI與生物技術(shù)交叉應(yīng)用的有（）A.基于AI的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測（如AlphaFold3）B.藥物分子虛擬篩選（通過AI預(yù)測化合物活性）C.農(nóng)作物生長周期AI模擬D.醫(yī)院患者病歷智能分類答案：ABC解析：病歷分類屬于醫(yī)療信息化，非生物科技交叉，故D錯誤。4.2024年AI安全防護的關(guān)鍵措施包括（）A.模型魯棒性訓(xùn)練（如對抗樣本增強）B.數(shù)據(jù)溯源與水印技術(shù)（防止生成內(nèi)容被濫用）C.完全關(guān)閉模型接口（禁止外部調(diào)用）D.倫理審查與風(fēng)險評估（如在金融風(fēng)控模型中檢測偏見）答案：ABD解析：關(guān)閉接口會限制AI應(yīng)用價值，應(yīng)通過技術(shù)手段（如權(quán)限管理）防護，故C錯誤。5.多模態(tài)大模型的關(guān)鍵技術(shù)包括（）A.跨模態(tài)對齊（AligningDifferentModalities）B.多任務(wù)學(xué)習(xí)（MultiTaskLearning）C.知識融合（IntegratingDiscreteKnowledge）D.單模態(tài)過擬合抑制答案：ABC解析：多模態(tài)模型需解決跨模態(tài)交互問題，單模態(tài)過擬合是單模態(tài)模型的問題，故D錯誤。6.2024年邊緣AI的典型應(yīng)用場景有（）A.智能攝像頭實時行為分析（如跌倒檢測）B.手機端AI圖像編輯（如一鍵換背景）C.云端大數(shù)據(jù)中心模型訓(xùn)練D.車載智能駕駛系統(tǒng)實時感知（如行人檢測）答案：ABD解析：云端訓(xùn)練屬于中心端計算，非邊緣AI，故C錯誤。7.人工智能倫理的核心原則包括（）A.公平性（Fairness）B.透明性（Transparency）C.可問責(zé)性（Accountability）D.效率最大化（EfficiencyMaximization）答案：ABC解析：倫理原則需平衡效率與公平，單純追求效率可能引發(fā)倫理問題，故D錯誤。8.以下屬于“具身智能”應(yīng)用的有（）A.家庭服務(wù)機器人自主完成物品搬運B.工業(yè)機械臂通過試錯學(xué)習(xí)新裝配任務(wù)C.純文本對話的智能助手D.無人機自主避障與路徑規(guī)劃答案：ABD解析：純文本對話缺乏物理交互，不屬于具身智能，故C錯誤。9.2024年AI芯片創(chuàng)新方向包括（）A.存算一體架構(gòu)（InMemoryComputing）B.光子計算（利用光信號替代電信號）C.通用CPU性能提升D.專用AI加速芯片（如TPU、NPU）答案：ABD解析：通用CPU并非AI芯片創(chuàng)新重點，專用加速芯片和新架構(gòu)（存算一體、光子計算）是核心，故C錯誤。10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的適用場景包括（）A.多家醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練疾病診斷模型（不共享患者隱私數(shù)據(jù)）B.電商平臺集中用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦模型C.銀行機構(gòu)聯(lián)合訓(xùn)練反欺詐模型（保護客戶交易數(shù)據(jù)）D.社交媒體集中用戶行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練內(nèi)容審核模型答案：AC解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于數(shù)據(jù)需本地化、隱私敏感的場景，集中數(shù)據(jù)訓(xùn)練不適用，故B、D錯誤。三、判斷題（共10題，每題1分，共10分。正確填“√”，錯誤填“×”）1.多模態(tài)大模型的參數(shù)量越大，性能一定越好。（）答案：×解析：參數(shù)量過大會導(dǎo)致計算成本激增，且可能因過擬合降低泛化能力，性能提升需結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型架構(gòu)優(yōu)化。2.生成式AI生成的內(nèi)容無需標(biāo)注版權(quán)信息，因為是機器自主生成。（）答案：×解析：生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬需結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源（如是否使用受版權(quán)保護的內(nèi)容）和人類干預(yù)程度判定，不能一概而論為機器所有。3.邊緣AI要求模型必須在終端設(shè)備上完成全部推理，不能依賴云端。（）答案：×解析：邊緣AI可采用“端云協(xié)同”模式，終端處理實時性要求高的任務(wù)（如目標(biāo)檢測），復(fù)雜任務(wù)（如大模型推理）上傳云端，平衡性能與功耗。4.人工智能倫理僅需關(guān)注模型輸出結(jié)果，無需考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的倫理問題。（）答案：×解析：訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在偏見（如歧視性標(biāo)簽），會導(dǎo)致模型輸出偏見結(jié)果，因此數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注階段就需納入倫理審查。5.具身智能必須依賴機械實體（如機器人），純軟件系統(tǒng)無法實現(xiàn)。（）答案：×解析：具身智能的核心是“通過交互獲取經(jīng)驗”，虛擬環(huán)境中的智能體（如模擬機器人）也可通過與虛擬世界交互實現(xiàn)具身學(xué)習(xí)。6.小樣本學(xué)習(xí)適用于數(shù)據(jù)豐富的場景，可顯著降低訓(xùn)練成本。（）答案：×解析：小樣本學(xué)習(xí)專門解決數(shù)據(jù)稀缺問題（如罕見病、小眾語言），數(shù)據(jù)豐富時通常采用全量數(shù)據(jù)訓(xùn)練更高效。7.神經(jīng)符號系統(tǒng)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與符號系統(tǒng)的邏輯推理能力，能更好處理需要邏輯的任務(wù)（如數(shù)學(xué)證明）。（）答案：√解析：神經(jīng)符號系統(tǒng)通過將符號知識（如數(shù)學(xué)規(guī)則）嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可提升邏輯推理任務(wù)的準(zhǔn)確性。8.AI芯片的“異構(gòu)計算”是指僅使用一種類型的計算單元（如僅GPU）。（）答案：×解析：異構(gòu)計算指集成多種計算單元（如CPU+GPU+TPU），針對不同任務(wù)類型優(yōu)化效率。9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，參與方只需上傳模型參數(shù)更新，無需共享原始數(shù)據(jù)，因此完全不存在隱私泄露風(fēng)險。（）答案：×解析：參數(shù)更新可能包含敏感信息（如通過逆向工程還原部分?jǐn)?shù)據(jù)特征），需結(jié)合差分隱私等技術(shù)進一步保護隱私。10.通用人工智能（AGI）已在2024年實現(xiàn)，能替代人類完成所有智力任務(wù)。（）答案：×解析：當(dāng)前AI仍屬于專用人工智能（ANI），AGI尚未實現(xiàn)，需突破跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)、常識推理等核心瓶頸。四、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述2024年多模態(tài)大模型的技術(shù)突破及其對AI應(yīng)用的影響。答案：2024年多模態(tài)大模型的技術(shù)突破主要體現(xiàn)在三方面：（1）跨模態(tài)語義對齊：通過改進的注意力機制（如多尺度交叉注意力），實現(xiàn)文本、圖像、視頻等不同模態(tài)數(shù)據(jù)的深度語義關(guān)聯(lián)，解決“圖像中的文字”“視頻中的動作描述”等跨模態(tài)理解問題；（2）知識融合能力：引入符號主義知識圖譜，將離散的常識、專業(yè)知識（如醫(yī)學(xué)術(shù)語、物理定律）嵌入連續(xù)向量空間，提升模型的邏輯推理能力（如根據(jù)圖像中的藥品包裝和文本中的患者病史推薦用藥）；（3）多任務(wù)泛化：通過統(tǒng)一的模型架構(gòu)支持生成（如視頻解說）、理解（如跨模態(tài)問答）、編輯（如圖像描述修改）等多種任務(wù)，降低不同應(yīng)用場景的開發(fā)成本。影響：多模態(tài)大模型推動AI從“單功能工具”向“通用智能平臺”演進，例如在教育領(lǐng)域可實現(xiàn)“圖文+視頻”的互動教學(xué)，在醫(yī)療領(lǐng)域支持“影像+病歷+基因數(shù)據(jù)”的綜合診斷，大幅擴展AI的應(yīng)用邊界。2.分析生成式AI（AIGC）在2024年面臨的主要倫理挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。答案：主要倫理挑戰(zhàn)包括：（1）內(nèi)容真實性風(fēng)險：模型可能生成虛假信息（如“幻覺”醫(yī)學(xué)知識、偽造新聞），在醫(yī)療、法律等領(lǐng)域引發(fā)誤導(dǎo)；（2）知識產(chǎn)權(quán)爭議：訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含受版權(quán)保護的內(nèi)容（如未授權(quán)的圖片、文字），生成內(nèi)容的原創(chuàng)性難以界定；（3）偏見傳播：若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏見（如性別、種族刻板印象），生成內(nèi)容可能強化歧視；（4）濫用風(fēng)險：惡意用戶利用AIGC生成深度偽造內(nèi)容（如虛假視頻），用于詐騙或輿論操控。應(yīng)對措施：（1）技術(shù)層面：開發(fā)“真實性校驗?zāi)K”（如結(jié)合知識庫驗證事實）、“版權(quán)水印技術(shù)”（為生成內(nèi)容添加可追溯標(biāo)識）；（2）管理層面：建立AIGC內(nèi)容標(biāo)注制度（如明確標(biāo)注“AI生成”）、完善訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)審核流程；（3）監(jiān)管層面：出臺AIGC倫理規(guī)范（如《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》細化條款）、建立第三方算法審計機構(gòu)。3.說明2024年邊緣AI的關(guān)鍵技術(shù)需求及典型應(yīng)用場景。答案：關(guān)鍵技術(shù)需求：（1）模型輕量化：通過模型壓縮（如剪枝、量化）、知識蒸餾（用大模型知識訓(xùn)練小模型）降低邊緣設(shè)備的計算與存儲需求；（2）低功耗優(yōu)化：設(shè)計適配邊緣設(shè)備的高效推理架構(gòu)（如動態(tài)計算調(diào)度，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度調(diào)整算力）、采用低功耗芯片（如RISCV架構(gòu)的AI芯片）；（3）實時性保障：優(yōu)化推理流程（如并行計算、流水線處理），確保延遲低于100ms（滿足智能駕駛、安防監(jiān)控等實時性要求）；（4）端云協(xié)同：設(shè)計“邊緣處理+云端補充”的混合架構(gòu)，邊緣設(shè)備處理簡單任務(wù)（如目標(biāo)檢測），復(fù)雜任務(wù)（如大模型推理）上傳云端，平衡性能與功耗。典型應(yīng)用場景：（1）智能駕駛：車載AI實時處理攝像頭、雷達數(shù)據(jù)，完成行人檢測、車道保持等任務(wù)；（2）智慧安防：攝像頭端實時分析異常行為（如跌倒、入侵），僅上傳預(yù)警信息至云端，減少帶寬消耗；（3）消費電子：手機端AI實現(xiàn)實時圖像美顏、語音交互（如離線語音助手）；（4）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：工廠設(shè)備端實時監(jiān)測振動、溫度數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障并觸發(fā)維護提醒。五、案例分析題（共1題，15分）案例背景：某醫(yī)療科技公司開發(fā)了一款基于多模態(tài)大模型的“智能診斷助手”，整合患者的電子病歷（文本）、醫(yī)學(xué)影像（CT/MRI）、基因檢測數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化表格），為醫(yī)生提供輔助診斷建議。該系統(tǒng)已在3家三甲醫(yī)院試點，但部分醫(yī)生反饋：（1）對罕見病的診斷準(zhǔn)確率低于預(yù)期；（2）生成的診斷建議缺乏明確的推理依據(jù)（如未說明“為何排除肺癌”）；（3）擔(dān)心患者隱私數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練中泄露。問題：結(jié)合2024年人工智能技術(shù)與倫理相關(guān)知識，分析該系統(tǒng)存在的問題及改進方案。答案：一、存在問題分析1.技術(shù)層面：（1）罕見