高質(zhì)量數(shù)據(jù)的基石力量

    現(xiàn)階段，中國人工智能在底層基礎支撐、中間技術(shù)創(chuàng)新、頂層應用之間正在形成完整的生態(tài)鏈。有媒體總結(jié)，目前中國在 AI 領域有五家公司被稱為“人工智能五強”。

    那么，為何高質(zhì)量數(shù)據(jù)對于要在數(shù)字技術(shù)領域取得成功如此重要？關(guān)鍵是這些技術(shù)無法創(chuàng)造任何新知識。這類技術(shù)基于您提供的信息來進行學習和開發(fā)。所有輸出均與輸入的質(zhì)量（即，您的數(shù)據(jù)）有關(guān)。因此，如果您輸入的數(shù)據(jù)不完整、非結(jié)構(gòu)化或不相關(guān)，則輸出的內(nèi)容質(zhì)量將大打折扣，如果您過分依賴于這類輸出內(nèi)容，則可能導致組織遭受巨大風險，影響組織取得成功，甚至危害安全。

精準、高質(zhì)是數(shù)據(jù)核心需求

    AI數(shù)據(jù)作為人工智能領域的基礎設施，直接掣肘著AI技術(shù)應用落地的效能。對于應用人工智能來說，高質(zhì)量的場景數(shù)據(jù)是落地的核心存在。

安全與隱私 頭部玩家們怎么做?

    說到數(shù)據(jù)，必繞不開的難題和爭議便是數(shù)據(jù)的隱私保護等。有預測顯示，到2020年，數(shù)萬億的物品將實現(xiàn)互聯(lián)，每天將有500億部機器進行數(shù)據(jù)交互，海量信息以及數(shù)據(jù)的安全問題將成為巨大的挑戰(zhàn)。當前數(shù)據(jù)使用主要面臨三大挑戰(zhàn)：一是技術(shù)挑戰(zhàn)，包括需要解決數(shù)據(jù) 承載平臺問題、算法問題、算力問題，二是數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)，三是合規(guī)性的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的合規(guī)性和監(jiān)管已經(jīng)成為重中之重。那么數(shù)據(jù)標注領域們的頭部玩家們?nèi)绾卧谶@些數(shù)據(jù)之爭中實現(xiàn)技術(shù)和安全的平衡對整個行業(yè)的發(fā)展都會帶來深刻的影響。

    經(jīng)歷了從量到質(zhì)的改變,數(shù)據(jù)已成為引領人工智能發(fā)展的重要戰(zhàn)略窗口。隨著AI與各個產(chǎn)業(yè)結(jié)合得愈加緊密,在巨大的AI應用落地的需求下，高精度、高質(zhì)量以及更多維度的數(shù)據(jù)將成為AI業(yè)務競爭的關(guān)鍵。