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在这一背景下，研究者呼吁业界建立可靠性基准测试体系，敦促AI供应商构建兼顾可靠性与能力的系统，这一主张极具现实意义。本周另一项研究揭示了忽视可靠性可能造成的实际后果：AI研究员权燮润与健康顾问克莱尔·哈斯特模拟了医疗场景中三种AI工具串联使用的情况——分析乳腺X光片的影像工具准确率90%，将医患问诊录音转为病历的转录工具准确率85%，接收前两者数据的诊断工具标称准确率97%。然而串联系统的整体可靠性骤降至74%，这意味着每四位患者中就可能有一位被误诊。
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