伴隨智能領域變革,“數據”與“智能”間的發展關係亦呈現兩點重要變化,“數據智能”概念亟需明確。
一是“智能”將成為“數據”價值釋放的主要路徑,“數據”成為 “智能”成效進一步躍遷的勝負手,兩者關係由“鬆耦合”轉向“緊 耦合”。長期以來,受製於智能技術的局限性,數據仍以非智能化的 傳統應用方式發揮價值,同時,智能應用效果的明顯提升主要由算法 驅動,數據僅作為研發過程中的基礎一環,兩者呈現“鬆耦合”式發 展關係。然而,隨著生成式大語言模型應用效果的飛躍式提升,人工 智能對於生產生活各領域將逐漸不可或缺,進而成為數據價值釋放的 主要路徑;同時,隨著算力、算法的演進模式逐漸收斂,數據對智能 持續發展的價值愈發突出。由此,助力智能發展將成為數據工作的核 心,智能的效果提升也更加依賴數據工程及技術的托底,兩者後續將 轉向“緊耦合”式發展關係。
二是智能化技術開始反向助力數據技術發展和非結構化數據應 用。一方麵,智能化技術開始應用至數據技術領域,在生成式人工智 能的賦能下,數據的彙聚技術、存算技術、管理技術、開發技術、安 全技術等快速向智能化升級,相應環節的生產效率有望得到大幅提升; 另一方麵,智能化技術突破傳統數據技術麵向非結構化數據的能力瓶 頸,占據未來數據總量約 80%的文檔、視頻、音頻等非結構化數據在 生成式人工智能技術的助力下,可被迅速處理和分析,從而實現全形 態數據的價值釋放。
通過以上兩點變化可見,數據與智能的融合大勢所趨,由此“數 據智能”的概念也應運而生。數據智能的概念可以初步概括為,以全形態數據為關鍵資源,以大數據和人工智能深度融合後的新技術體係為關鍵手段,以決策式、生成式人工智能和傳統數據應用形式協同應 用於生產生活各領域為最終目標,由此形成的新興生產生活方式,以 及相應延展出的新技術、新產業、新生態。
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