我还记得一个案例：某银行引入一套AI风控系统，结果竟然发现模型在偏远地区的表现远不如城市，数据不足让模型盲目。 这里就体现出数据的边界，以及模型泛化能力的局限。我在想，这种情况是不是也提醒我们，不能只看结果，还要看背景。 不然，很容易走入盲区。例如效果好背后，如果数据不平衡，哪个AI都可能误判。 很多时候我们过分强调技术的先进，但实际使用中，用户接受度才是真正的考验。 如果客服机器人，经常出错或反应迟钝，反倒让人觉得麻烦，得不偿失。所以被时常调侃：AI就是个‘瞎子’，还得有人引路。