到2025年，數(shù)據(jù)質(zhì)量將成為AI超越生成技術(shù)的關(guān)鍵

2024-11-23 10:02:49來(lái)源：千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞：人工智能數(shù)據(jù)處理閱讀量：25465

導(dǎo)讀：隨著人工智能的采用加速到2025年，專(zhuān)注于可擴(kuò)展、適應(yīng)性強(qiáng)的解決方案而非生成人工智能 (GenAI) 將成為關(guān)鍵。

　　將人工智能 (AI) 融入工業(yè)領(lǐng)域需要?jiǎng)?wù)實(shí)的轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施而非生成技術(shù)。

　　隨著人工智能的采用加速到 2025 年，專(zhuān)注于可擴(kuò)展、適應(yīng)性強(qiáng)的解決方案而非生成人工智能 (GenAI) 將成為關(guān)鍵。關(guān)鍵要素將包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理和實(shí)際用例應(yīng)用。Qlik 的分析師在數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域享有盛譽(yù)，他們認(rèn)為，要充分發(fā)揮人工智能的潛力，企業(yè)需要投資于高質(zhì)量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并開(kāi)發(fā)允許跨不同生態(tài)系統(tǒng)無(wú)縫集成的開(kāi)放平臺(tái)。

　　大型語(yǔ)言模型 (LLM) 雖然在數(shù)據(jù)提取方面具有影響力，但仍存在差距，因?yàn)榻M織經(jīng)常忽視充分利用自己的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。 Qlik 的分析和人工智能首席技術(shù)官 Charlie Farah 表示：“信任和數(shù)據(jù)質(zhì)量將決定人工智能在 2025 年的成功。能夠?qū)崿F(xiàn)直觀數(shù)據(jù)交互的解決方案(例如使用自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)集)將獲得關(guān)注，因?yàn)樗鼈儩M足了對(duì)可用性和可信度的日益增長(zhǎng)的需求。人工智能在 2025 年的真正價(jià)值將來(lái)自于它能夠幫助企業(yè)負(fù)責(zé)任地運(yùn)營(yíng)其數(shù)據(jù)，在創(chuàng)新與控制、安全性和合規(guī)性之間取得平衡。”

　　根據(jù)對(duì) 2025 年的預(yù)測(cè)，專(zhuān)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將成為推動(dòng)先進(jìn) AI 成果的核心組成部分。隨著 AI 模型達(dá)到其性能極限，利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將成為提高 AI 效率和在行業(yè)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

　　Qlik 的 ANZ 地區(qū)經(jīng)理 Mark Fazackerley 解釋說(shuō)：“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是推動(dòng) AI 向前發(fā)展的燃料，但它不是普通數(shù)據(jù)——它是專(zhuān)有、實(shí)時(shí)且集成良好的數(shù)據(jù)，是領(lǐng)導(dǎo)者與其他數(shù)據(jù)的區(qū)別所在。依賴基礎(chǔ)模型性能的收益已不再有效。當(dāng)今最聰明的公司正在直接從數(shù)十個(gè)來(lái)源匯集專(zhuān)有數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生即時(shí)影響。”

　　能夠以最少的人為干預(yù)進(jìn)行自主操作的代理人工智能的興起標(biāo)志著商業(yè)技術(shù)的重大發(fā)展。為了有效地利用代理人工智能，Qlik專(zhuān)家建議部署開(kāi)放、不可知的平臺(tái)，超越專(zhuān)有系統(tǒng)的限制，這可能會(huì)阻礙創(chuàng)新。這些平臺(tái)確保了持續(xù)的數(shù)據(jù)流，并鼓勵(lì)有凝聚力的人工智能功能。

　　Charlie Farah表示：“人工智能的成功來(lái)自于跨云平臺(tái)無(wú)縫集成并確保持續(xù)數(shù)據(jù)流的系統(tǒng)。封閉的生態(tài)系統(tǒng)限制了創(chuàng)新，并將公司鎖定在過(guò)時(shí)的技術(shù)中。與AWS、Snowflake和Databricks等環(huán)境集成的不可知論平臺(tái)可以防止碎片化，使人工智能能夠作為一個(gè)有凝聚力、自適應(yīng)的單元發(fā)揮作用。”

　　對(duì)數(shù)據(jù)在人工智能中的作用和治理的強(qiáng)調(diào)突顯了行業(yè)環(huán)境中向更明智、更負(fù)責(zé)任的人工智能戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變。它強(qiáng)調(diào)，整合專(zhuān)有數(shù)據(jù)和開(kāi)放系統(tǒng)的精選解決方案將被證明是有利的。

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