周志华还，数据标注质量参差不齐，当前部门科研工做对“人工智能赋能科学研究”的理解仍逗留正在概况，同时改正盲目跟风“大模子处理一切”的误区。科学数据获取成本高、共享志愿低，试图以单一模子应对所有科学问题。缺乏权势巨子、尺度化、大规模的科学数据集，周志华认为，

　　同时正在学位获取、职称晋升、处理跨学科人才正在保守评价系统中“两端不靠”的窘境。要变化培育模式，他呼吁加大对AI算法根本研究的支撑力度，避免资本过度集中于算力耗损型的使用层研究，打制复合型人才步队。