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最近的推文涉及一系列主題，從AI可能取代放射科醫師到新款電動車的亮相。其中一則引起我注意的推文來自@GaryMarcus，他引用了Geoff Hinton在2016年的一段話，暗示深度學習將在5年內超越放射科醫師。然而，正如@GaryMarcus指出的，近十年過去了，實際上沒有放射科醫師被AI取代。

這引發了關於AI在專業領域的採用速度和影響的重要問題。雖然AI取得了顯著進展，但完全自動化複雜、高風險任務（如醫療診斷）的時間表似乎比一些最初的預測要長。

這裡可能有很多因素在起作用——從開發能夠在廣泛案例中匹配或超越人類專業知識的AI系統的技術挑戰，到圍繞將關鍵決策委託給演算法的監管和倫理考量。我們也不能低估人類直覺、經驗和情境理解的價值，這些可能是AI難以完全複製的。

同時，我相信AI將越來越多地增強和提升放射科醫師等人類專家的能力，即使在短期內它不會完全取代他們。關鍵是找到人機協作的正確平衡和介面，利用各自的優勢來獲得更好的結果。

當我們努力應對AI在醫療保健等領域的發展軌跡和影響時，至關重要的是，我們要保持細緻、基於證據的觀點——既不低估也不高估該技術目前和未來的能力。只有透過仔細評估真實世界的結果並進行深入的討論，我們才能規劃出最佳的前進道路。

您怎麼看——您認為在未來5-10年內，AI在哪些領域的影響最大？我們如何確保AI增強和賦予人類能力，而不僅僅是取代它們？

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