8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
社交媒体时代，随着品牌和消费者的距离无限接近，用户情绪成为一股巨大的力量，可以成就一个品牌，也可能毁掉一个品牌。
研究发现，ChatGPT在辨识疾病之间的已知关系方面表现不佳，例如在一个病例中未能将自闭症与坏血病（维生素C缺乏）联系起来。研究者建议通过专门选择性的培训，使ChatGPT能够更好地利用准确和可信的医学文献，而非依赖互联网上可能包含不准确信息和误导的内容。他们还提出，通过提供更实时的医学数据，模型可以进行“调谐”以提高其准确性。
AI设计师Tatiana Tsiguleva提到，V6版本对提示词的理解更加精准，不再需要奇怪的短语或单词。此外，她补充说，Midjourney中的“--s”参数可以调整艺术风格，较低的值会产生更接近提示的结果，而较高的值则会增强艺术创造力。