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　　数据安全与隐私保护★ღ：政策领域涉及大量敏感信息★ღ，如个人隐私★ღ、企业商业机密等★ღ，在数据收集★ღ、存储★ღ、使用等过程中★ღ，需要加强数据安全保护★ღ，防止数据泄露和滥用★ღ。

　　数据共享困难★ღ：不同部门和机构之间的数据存在壁垒★ღ，数据共享机制不完善★ღ，导致数据难以整合和利用★ღ，影响模型的训练效果和应用范围★ღ。

　　模型训练成本高★ღ：训练政策领域垂直大模型需要大量的计算资源和时间★ღ，成本较高★ღ，这对于一些中小企业和研究机构来说可能难以承受★ღ。

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　　算法偏见★ღ：如果训练数据中存在偏差或不完整★ღ，可能导致模型产生算法偏见★ღ，对不同群体产生不公平的影响★ღ，影响政策的公平性和公正性★ღ。

　　可解释性问题★ღ：大模型通常是一个“黑箱”★ღ，其决策过程和依据难以解释★ღ，这给政策制定者和公众对模型结果的信任和接受带来一定困难★ღ。

　　责任归属问题★ღ：当模型出现错误或不良后果时★ღ，难以确定责任的归属★ღ，是模型开发者★ღ、数据提供者还是政策使用者的责任★ღ，需要建立相应的责任界定和追究机制★ღ。

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