近日，埃克塞特大学研究团队在《公共科学图书馆·生物学》刊发论文《生物学中的深度学习正面临一场迁移性危机》，直指AI野生动物识别技术暴露致命缺陷。研究显示，这类AI模型在封闭训练数据集上表现优异，但迁移到真实野外场景时准确率骤降，可能误导野生动物保护决策，专家呼吁摒弃单一基准测试，改用真实使用场景评估AI性能。
3月4日，科技媒体Phys的一则深度报道将AI落地的隐秘漏洞公之于众：埃克塞特大学的两位研究者在最新刊发于《公共科学图书馆·生物学》的论文中，拆解了当前AI野生动物识别技术的主流宣传误区——尽管不少厂商宣称其模型能像人类观察者一样适配多样生态，但实际效果远未达预期。
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