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日前,微軟宣布將向OpenAI進行一項為期多年、價值數十億美元的投資,以加速其在人工智能領域的技術突破。據悉,微軟希望向OpenAI追加投資100億美元,如談判達成,微軟將持有后者49%的股權。

百度、谷歌等搜索引擎巨頭也都在行動。近日有消息稱,百度計劃在2023年3月推出與OpenAI的ChatGPT類似的人工智能聊天機器人服務,最初版本將嵌入其搜索服務中;谷歌也正在其名為“Atlas”的云計算部門下開展一個項目,這是對ChatGPT的“紅色代碼”回應。此外,谷歌還在測試一款暫定名為“學徒巴德”(ApprenticeBard)的AI聊天機器人。

自2006年深度學習算法被提出,人工智能技術應用取得突破性發展。2012年以來,數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的“養料”,深度學習算法在語音和視覺識別上實現突破,令人工智能產業落地和商業化發展成為可能。

現階段人工智能在各個領域百花齊放,應用場景越來越多,不斷增長的人工智能應用也提出了更高的數據需求,呈現出新的發展趨勢。作為人工智能的基石,數據的重要性不言而喻。國內AI數據服務頭部企業云測數據指出,未來3-5年,更加精細化、場景化、專業化的數據采集標注才能滿足日益增長的人工智能細分場景、專業垂直的賦能需求。

數據作為人工智能技術實踐的基石,伴隨著整個AI產業的發展,人工智能產業對訓練數據的拓展性需求和前瞻性需求更是快速增長。云測數據總經理表示,企業發展各個階段所需數據不同,如何更好地幫助企業完成算法持續優化,是幫助企業完成工程化,面向產業落地的重要一步。

云測數據是人工智能產業發展的重要參與者和建設者,正在不斷用前沿技術推動AI訓練數據服務領域加速發展。從優秀到卓越,云測數據以技術創新加速行業發展為己任,先后推出“云測數據標注平臺”、“AI數據集管理系統”等技術成果。通過結構創新、智能化、工程化、標準化的標注平臺產品賦能AI訓練數據行業,設計了從創建任務到最后的驗收等科學規范的數據處理流程,極大地加速了人工智能相關應用的落地迭代周期,助力企業AI數據訓練綜合效率提升200%、標注精準度最高達99.99%。其源源不斷產出的高質量、場景化的AI數據,促使著人工智能產業加速發展,顯著提升了Al應用的規模化落地效果。

數據的累積下沉和打通是一切人工智能模型運行和應用的基礎,AI模型訓練需要大量高質量數據作支撐,具有龐大數據訓練量也是ChatGPT得以出圈的原因之一。根據Cognilytica數據,2021年全球AI訓練數據市場需求約為42億美元,預計到2027年這一需求將增長到220億美元,2021-2027年復合增長率(CAGR)達32%。

在人工智能概念熱度和巨大的市場前景背后,一個成功的AI應用勢必更多的來自于精準大量的訓練數據,高質量、精細化的數據將直接影響未來AI的工程化實踐。

責任編輯：李楠

關鍵詞： 人工智能 數據服務 人工智能技術