你的人工智能仅与数据的质量息息相关 云企业战略博客
数据驱动的人工智能：质量至关重要
Key Takeaways
生成性人工智能的成功依赖于高质量的数据资产和有效的数据管理。数据治理要以赋能为目标，而不是限制。多样化的数据集可以提高AI系统的公平性和有效性。保护隐私和遵循相关法规是开发AI系统的首要伦理义务。生成性人工智能无疑是我们时代最具变革性和颠覆性的技术之一。这些强大的模型能够生成近似人类的文本、图像、代码等内容，令人叹为观止。然而，支持这一切的基础是庞大的数据集和强大的数据操作。只有通过严格管理的数据，生成性人工智能才能将潜能转化为实际应用。
尽管生成性人工智能模型经常出现在新闻头条和讨论之中，但它们只是更大数据冰山的一部分。真正推动这些创新的是经过细心策划的培训数据。这些数据不仅是模型理解和学习的动力，也是其生成新内容的基础。就像冰山的表面与其庞大的水下部分相比，企业的数据资产和基础设施是实现生成性人工智能目标的必要支持。
作为领导者，认识到数据其质量、多样性、治理和操作管道将决定你的生成性人工智能计划的成败至关重要。没有世界级的数据支持，世界级的生成性人工智能将无从谈起。投入强大的数据管理实践已经不再是可选项，而是释放生成性人工智能全部潜能、降低风险的核心要求。掌握数据冰山是成功驾驭生成性人工智能浪潮的关键。
数据的决定性角色
一项由Thomas H Davenport、Randy Bean和Richard Wang与AWS合作进行的最新研究发现，93的首席数据官认为数据战略对获取生成性人工智能的价值至关重要，但57的人承认尚未建立必要的战略。
不跟上的风险是巨大的。那些未能培养广泛、干净、经过有效策划的数据资产的组织，将在生成性人工智能能力普及的过程中面临严重劣势。而那些建立了强大数据实践、人才和基础设施的组织，将能开发出高效的生成性人工智能系统，实现任务自动化、增强员工技能，并开辟新的商业模式。
从数据垃圾场到数据产品思维
为了将数据作为战略资产，组织必须重新审视和管理数据的方式。单纯收集和存储数据已经不足以满足需求。要真正利用数据的力量作为竞争优势，组织必须采用一种变革性的方法将数据视作产品，促成负责任、伦理和透明的数据管理文化。
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以下原则可帮助指导你的数据战略：
原则描述将数据视为产品在如今的数据驱动环境中，必须将数据视为产品，而不只是操作的副产品。策划多样化的数据集多样化的数据集为建立公平和包容的AI系统奠定基础，有助于有效对抗有害偏见。通过赋能进行治理，而非限制有效的数据治理需要在保护数据资产与促进其有效使用之间找到平衡。以文档赋能详尽但易于理解的文档对于负责任的发展和部署至关重要。确保数据质量“垃圾进，垃圾出”的道理在生成性人工智能和大型语言模型中尤为重要。尊重隐私、同意和保密性保护用户隐私、获得适当的同意并保持数据的机密性是开发生成性人工智能系统时不可妥协的伦理义务。我建议将符合这些原则的数据资产品牌化为“合规数据”或“可信数据资产”。品牌化不仅能提升它们在组织内的认知价值，也能促进战略决策。
让价值成为指南确保数据的相关性
可用的数据量往往让人不知所措，但并非所有数据都同样有价值。通过聚焦于直接与特定用例和目标对齐的数据，倾向于采用以价值为驱动的方法。避免随意收集数据，而是识别出能够推动生成性人工智能计划有意义结果的数据来源。
前路漫漫
踏上生成性人工智能的旅程是一次变革的经历，而良好的数据战略正是成功的基石。通过优先考虑数据的相关性、构建灵活架构、融合非结构化数据、确保数据质量、增强安全和访问控制、利用众包和专业知识以及投资数据工程人才，组织可以释放出这项革命性技术的全部潜力。
将数据视为战略产品和能力将需要高层领导、跨职能协作和组织变革管理的强大支持。然而，随着生成性人工智能成为核心业务能力，那些致力于改善数据及其使用方式的组织将能充分利用这一令人兴奋的新技术。虽然你的未来AI可能会使世界惊艳，但真正使之发光的，将是你的数据资产。
标签 人工智能、数据战略、数据驱动文化
作者简介：Tom Godden
Tom Godden是亚马逊网络服务AWS的企业战略家和布道者。在加入AWS之前，Tom曾担任Foundation Medicine的首席信息官，帮助构建世界领先的FDA监管癌症基因组诊断和患者结果平台。他在阿姆斯特丹的Wolters Kluwer担任过多个高管技术领导职务，在医疗和生命科学行业拥有超过17年的经验。Tom拥有亚利桑那州立大学的学士学位。