与人类一样，人工智能也会为达到某种目标选择走“捷径”，甚至在具体应用场景中会出现“误判”。华盛顿大学研究人员对胸部放射图中准确检测COVID-19的人工智能系统稳定性提出了质疑，他们证明COVID-19的人工智能系统并不依赖于医学病理学，而是混淆因素，这会导致一种测试表象与实际不符结果。例如，COVID-19 的人工智能系统在新医院里测试的失败。该团队发现，人工智能模型无法真正反映COVID-19存在的基础病理学，而是利用COVID-19的存在或缺失与反映图捷径之间的虚假关联。相关研究成果已于5月31日发表在《自然 机器智能》杂志上。

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https://www.nature.com/articles/s42256-021-00338-7