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發(fā)布時間: | 2023-12-14 06:51 |
最后更新: | 2023-12-14 06:51 |
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數據基礎設施助力數字技術迭代升級。大數據、云計算、、物聯網、人工智能等數字技術作用于數據生命周期的部分環(huán)節(jié)甚至全流程,數字技術的迭代升級與數據互聯互通息息相關。以人工智能技術為例,機器學習中的神經網絡是大型語言類模型出現之前,人工智能技術中應用為廣泛的門類,能夠較好地解決圖像識別、聲音識別等問題,并應用于人臉識別門禁卡、無人駕駛汽車等領域。神經網絡技術理念的提出早可以追溯到McCulloch and Pitts(1943),上世紀六十年代曾經歷了技術理論的繁榮發(fā)展期,但是神經網絡技術直到2010年才開始大規(guī)模普及應用,算力基礎設施不健全與數據資源匱乏是其中的主要限制因素。同樣,算力基礎設施與豐富的數據資源支撐了ChatGPT等大型語言類人工智能模型的構建。一方面,ChatGPT等大型語言類模型的發(fā)展高度依賴于高知識密度數據的積累,而“數據孤島”問題的凸顯,難以有效支撐人工智能技術及其應用的發(fā)展,這就需要數據基礎設施為人工智能技術的發(fā)展提供豐富的高知識密度數據;另一方面,ChatGPT等大型語言類人工智能模型的發(fā)展隱含一定治理風險,呼喚數據基礎設施在數據資源體系大循環(huán)中扮演總體控制的角色。
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