“過去很多年，我們在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面仍停留在做一些漂亮的統(tǒng)計報表上，并沒有深挖數(shù)據(jù)內(nèi)在價值。大部分?jǐn)?shù)據(jù)仍沉睡在云端服務(wù)器上，并沒有轉(zhuǎn)化為企業(yè)真正的資產(chǎn)?！比涨?，在由復(fù)旦大學(xué)校友會創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新俱樂部主辦的第四屆創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)論壇上，復(fù)旦大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)、上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任肖仰華在主題演講過程中直言，當(dāng)前，數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)也面臨諸多挑戰(zhàn)。
復(fù)旦大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)、上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任肖仰華
肖仰華認(rèn)為，造成這類現(xiàn)象的困境有多層原因?，F(xiàn)階段數(shù)據(jù)管理處于多主體狀態(tài)，“今天可能在生產(chǎn)者手中，明天可能在采集者手中，之后會流通到加工者、使用者、運(yùn)營者手中”，這種多方主體的狀態(tài)，使得數(shù)據(jù)的確權(quán)和數(shù)據(jù)安全是否可控面臨較高要求。
此外，數(shù)據(jù)運(yùn)行的環(huán)境和生態(tài)也前所未有地復(fù)雜。肖仰華指出，數(shù)據(jù)運(yùn)行的形態(tài)極為多樣。數(shù)據(jù)可能運(yùn)行于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫，也可能存在于文件中，甚至可能成為大模型的語料。
隨著數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性和多樣性增加，肖仰華稱，對企業(yè)發(fā)展統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)管理和操作方法也提出新需求。在數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)層面上，如何喚醒、盤活“沉睡的數(shù)據(jù)”？
肖仰華認(rèn)為，人工智能時代，大模型有可能成為盤活沉睡數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“利器”，大模型有利于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。
肖仰華稱，大模型之所以被各行各業(yè)積極擁抱，是因?yàn)樗鼧O大地簡化了傳統(tǒng)的商業(yè)變現(xiàn)流程?，F(xiàn)在甲方只需提前提供數(shù)據(jù)，大模型就能自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到領(lǐng)域知識支撐下游應(yīng)用，從而形成商業(yè)價值，無需再與資產(chǎn)方進(jìn)行復(fù)雜的溝通，這種端到端的方式為商業(yè)應(yīng)用帶來了極大的便利。
此外，在多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一價值變現(xiàn)上，以前收集到的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可能是文本格式、圖像格式，也可能是語音或表格，各類各樣都有。但如今，只要將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成序列數(shù)據(jù)，就可以通過大模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)方式。
不僅如此，大模型還在數(shù)據(jù)庫的智能化運(yùn)維方面發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)需要大量人力和資金投入運(yùn)營，而大模型的自動化運(yùn)維能力可以顯著提高運(yùn)維效率，解放人力資源。
不過，盡管大模型為釋放企業(yè)和各類行業(yè)數(shù)據(jù)價值帶來了全新機(jī)遇，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
肖仰華認(rèn)為，其中一個挑戰(zhàn)在于，目前的通用大模型以聊天或開放性任務(wù)為主，仍存在“幻覺”現(xiàn)象、專業(yè)知識不足以及專業(yè)思維能力較弱等。還有大模型在可控性和編輯能力上較弱，無法實(shí)現(xiàn)像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣精準(zhǔn)地刪除或更新操作，這在行業(yè)應(yīng)用中帶來了較大的挑戰(zhàn)。
在私域數(shù)據(jù)和專業(yè)數(shù)據(jù)的理解上，大模型也有待提升。譬如，不同行業(yè)數(shù)據(jù)具有兩個基本特點(diǎn)，其一是專業(yè)性強(qiáng)，例如工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)，如果沒有專業(yè)背景知識，很難理解數(shù)據(jù)背后的含義；其二是私域數(shù)據(jù)的表達(dá)有自身獨(dú)特性，例如不同數(shù)據(jù)庫中對“性別”的編碼可能截然不同（如0和1分別代表男和女），這類私域數(shù)據(jù)編碼通用大模型能否直接理解，也是大模型在行業(yè)落地時需要解決的關(guān)鍵問題。
肖仰華在演講中也提到，企業(yè)在利用大模型做數(shù)據(jù)處理與價值變現(xiàn)相關(guān)工作時，也需關(guān)注成本問題，“大模型的運(yùn)行存在成本，因此通常采用大模型蒸餾小模型的方式以降低成本?！贝竽Ｐ椭饕糜陉P(guān)鍵場合，或在小模型及人工難以處理的復(fù)雜場景中發(fā)揮作用，從而優(yōu)化整體方案的成本。
“我們相信，在大模型和人工智能技術(shù)的助力下，數(shù)據(jù)價值將很快被徹底激活?！毙ぱ鋈A說。
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