1. 为什么数据策略在人工智能成功中如此重要？
数据是推动任何人工智能（AI）成果的基础。无论是用于训练模型、代理还是算法，数据都是人工智能系统的核心要素。在对人工智能进行投资或进行任何此类实验之前，拥有健全的数据策略至关重要。忽视数据策略可能会阻碍人工智能的成功，因为人工智能的雄心必须与支持它的数据保持一致。
2. 什么是数据市场，它为什么对人工智能的规模化交付至关重要？
数据市场是一个集中式平台，用于管理和分发组织内部及其外部的数据。它充当所有数据源的单一入口点，包括内部、第三方、公共领域和合成数据。数据市场通过提供一个理解用例和消费标准的场所来简化数据采购策略。它允许用户根据他们的需求发现正确的数据集，并具有适当的策略引擎和计算环境，从而避免了手动数据协调的瓶颈，并实现了人工智能在整个企业范围内的扩展。
3. 公司在实施人工智能时，在数据方面常犯的错误和做得对的地方是什么？
做得对的公司通常会建立一个全面的数据市场，以组织和提供对其所有数据源的访问。他们认识到，仅仅依靠内部数据是不够的，必须获取和整合第二方和第三方数据，甚至合成数据。他们还在数据的语境化和索引化方面投入，以实现高效的搜索和利用。
常犯的错误包括忽视数据注释和标记的重要性，这会导致模型幻觉和不准确的结果。未能意识到企业内部数据不足以满足人工智能需求，以及缺乏将数据策略与人工智能雄心相一致的综合方法也是常见错误。此外，依赖人工中间件来协调大量数据源效率低下且难以扩展。
4. 非结构化数据如何在人工智能转型中发挥关键作用？
人工智能转型不仅限于结构化数据。事实上，大部分数据在真正结构化之前都是非结构化的，例如文档、演示文稿和简历。这些非结构化信息包含着巨大的价值，可以解锁新的自动化和见解。例如，通过索引和语境化简历数据，人工智能系统可以根据特定技能和认证，实时地将个人与工作角色相匹配，这比人工关键字搜索要高效得多。这表明即使是传统上难以利用的数据类型，通过适当的策略和工具，也可以成为人工智能的强大驱动力。
5. 数据对代理式人工智能有什么影响，它与传统人工智能应用有何不同？
在代理式人工智能中，数据的重要性甚至更加突出，因为代理被设计为代表人类或机器执行复杂的推理任务并做出决策。代理式人工智能要求数据被正确地注释和标记，以确保代理在预期范围内运行并产生确定性的、预期的结果。如果为代理提供的数据不准确或不完整，可能会导致代理行为异常或产生意外结果。与人类操作的人工智能系统不同，代理式人工智能中的数据错误可能直接导致自动化决策中的错误，这使得数据质量和归因变得至关重要。
6. 对于代理式人工智能，数据标记和处理是否存在差异？
数据标记和处理的基本挑战在代理式人工智能和传统人工智能应用中都存在。即使是结构化数据，如果缺乏正确的编目、业务元数据和业务术语表，也会面临使用问题。然而，对于代理式人工智能，问题变得更加复杂，因为用于训练代理的数据不一定源自组织内部。这意味着需要对外部数据进行标记、注释和语境化，这比处理内部数据更具挑战性。为确保代理式人工智能的可靠性和可控性，对于源自组织“四壁”之外的数据建立业务语境和技术语境变得至关重要。
7. 如何在内部成功实现人工智能转型的，特别是数据策略方面？
人工智能的演进将颠覆各个行业的价值链，并且如果不积极参与，其服务组合将变得无关紧要。因此，积极主动地拥抱人工智能，而不是等待其成熟。优先考虑数据策略，这将是推动其人工智能成功的关键。这包括建立一个数据市场，汇集各种数据源（内部、第三方、合成等），并专注于数据注释、标记和语境化。通过将数据策略与其人工智能雄心相结合，确保了能够不断创新和发展服务，以满足客户不断变化的需求。
8. 公司在制定人工智能数据策略时最重要的考虑因素是什么？
公司在制定人工智能数据策略时最重要的考虑因素是“以终为始”。这意味着要清晰地理解人工智能的预期结果和雄心，然后据此构建数据策略。无论是为了推理、大型语言模型（LLM）还是其他人工智能/机器学习应用，数据策略都必须预测未来所需的实践和能力，而不是在出现用例或业务伙伴需求时才做出反应。这包括预见数据采购、注释、标记和计算环境的需求，以确保数据策略能够服务于组织的当前和未来需求，从而实现人工智能的成功。