AI技术一直在日新月异，不断地刷新我们对现实的认知。然而，随着数据集和算法模型的不断扩张，越来越多的人开始对“越大越好”的AI技术做法表示怀疑。
许多人认为AI领域中的“越大越好”方法已经走到了尽头。这种方法所依托的是庞大的数据集和强大的计算算法模型，但这样的技术仍然难以应对现实生活中的复杂问题。
如果我们还要坚持“越大越好”的AI技术做法，我们需要考虑其可能带来的负面影响。例如，对个人隐私数据的侵犯、对社会资源的过度消耗、对平等的削弱等等。
因此，对AI技术发展的思考需要更多的维度和层面的考虑。我们应该关注算法可解释性和可持续性等问题，寻找更优秀的方法，以应对现实问题。
在当前追求技术进步的时代，我们不能只是单纯地追求庞大的技术规模。我们需要更加注重技术的质量、可用性和适应性等方面。只有如此，我们才能够真正实现技术的价值、服务于人类社会的发展。
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