自监督学习显著降低了对标注数据的依赖，在表征学习和预训练阶段已展现出色效果，但在下游任务的精细调优、小样本场景的泛化能力以及需要精确语义标注的任务中，标注数据仍不可或缺，因此当前阶段两者是互补而非替代关系。
大模型确实存在记忆化风险，研究表明Transformer架构可通过成员推断攻击或提示注入提取训练样本，尤其是高频数据。缓解手段包括差分隐私训练、去重预处理和输出过滤，但无法完全消除泄露可能性，需在模型能力与隐私保护间权衡。
自监督学习显著降低了对标注数据的依赖，在表征学习和预训练阶段已展现出色效果，但在下游任务的精细调优、小样本场景的泛化能力以及需要精确语义标注的任务中，标注数据仍不可或缺，因此当前阶段两者是互补而非替代关系。
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当前AI能通过组合与泛化产出新颖且有价值的成果，满足功能性创造标准，但其创新源于训练数据的统计规律，缺乏内在动机、意图与自我评价，因此是否算“真正”创造，取决于对创造性的定义，尚无定论。
AI辅助心理治疗的伦理边界在于：不得替代临床判断与人类责任归属；须保障知情同意、数据隐私与最小化采集；严防算法偏见及误诊；危机场景必须有人工介入与转介机制；并明确适用范围与透明度。
可以部分降低，但难以“大幅”普适降低。检索增强、模型编辑（ROME/MEMIT）与LoRA持续微调可显著压缩事实更新成本，但存在遗忘、一致性与多跳推理泛化不足等问题；涉及能力层面的更新仍需高成本再训练。
短期内不会完全取代，而是分工互补。自监督学习凭借海量无标注数据学习通用表征，已成为预训练主流范式；但下游任务对齐、安全约束与评测校准仍依赖有监督信号，二者将长期以“预训练加微调”形式共存。
Agent通过“感知—规划—执行—反馈”闭环自主决策：先将目标分解为子任务，再依据环境状态与价值函数评估候选动作，结合工具调用、记忆检索与不确定性估计选择最优策略，并凭执行结果持续反思修正，实现动态重规划。
AI能够识别并生成部分幽默与讽刺内容，主要依赖大规模语料中的统计规律、语用模式与上下文建模，但对文化背景、说话者意图和反讽语境的把握仍不稳定，其表现属于功能性模拟，而非人类意义上的情感与意图理解。