AIGC时代下，数据要素新“风口”的机遇与挑战 | 原创
AIGC时代下，数据要素新“风口”的机遇与挑战 | 原创
2024-01-05 19:24:55 来源：
抢沙发
2024-01-05 19:24:55 来源：
摘要：不论是从数据应用的深度还是广度来看，尽管数据要素化还处于初级阶段，但其“量变”已初具规模，下一步“质变”阶段又会有哪些新成果呢？让我们拭目以待。
关键词：
AIGC
AI
数据
数据要素
原创专栏
（图源：oxfordabstracts）
当前，新一轮科技变革正向着纵深演进，AIGC及AI大模型为各行业各领域带来了创新机遇。作为数字经济发展的关键引擎，数据已成为新型生产要素，不断帮助拉动全球经济增长，而构成数字经济发展关键基石的数据要素市场，也在生成式AI热潮下迎来了新“风口”。
生成式AI崛起 数据战略迎来新挑战
当前，AI已经被看做是数字时代的关键性变革技术，全球科技巨头如亚马逊、谷歌、苹果、微软以及国内百度、腾讯、华为等企业正大力投资该领域相关技术的研发，由此也吸引了众多企业纷纷采用AI技术及大模型等产品来帮助提供更好的客户或用户体验。
据grandviewresearch数据显示，2022年全球人工智能市场规模已经为1365.5亿美元，预计2023年-2030年将以37.3%的复合年增长率（CAGR）增长。以ChatGPT为主导的生成式AI热潮，正在持续帮助推进汽车、医疗、零售、金融和制造业等垂直行业的创新进程。
2020-2030年亚太地区AI市场规模（图源：grandviewresearch）
业界普遍将数据、算法、算力看作为是AI的三要素，而生成式AI的疯狂崛起，更加速了推动其创新节奏的重要因素——数据及围绕其相关的策略的重塑。作为构建差异化生成式AI应用的核心优势，数据对当前各领域的重要性不言而喻。
然而，光有数据还不够，生成式AI的迭代创新对数据本身也有一些要求，比如数据量、数据质量以及数据多样性。在AI大模型训练中，需要现有足够的大数据基础做支撑，然后需要将“劣质”数据识别过滤掉做“数据清洗”，同时还需要根据汽车自动驾驶AI、医疗、金融等不同场景对数据进行采集，以此来保证数据的高质量数据。
高质量的数据是生成式AI应用的基础，而高质量数据的获取必须要构建强大的数据战略。目前，大部分头部科技公司已经将“管理数据”作为其扩展AI用例的挑战之一。
生成式AI热潮下，AI与数据相互依存共同发展的大趋势越来越突显。大数据挖掘可以帮助推动AI在大数据分析中的发展，而生成式AI技术也有助于克服大数据分析的挑战，如数据分析的可信度、原始数据格式变化、不平衡的输入数据和高度分布的输入源等。
过去的十年里，我国在大数据方面已经有了一定的积累，时至今日，数据资源也迎来了更加规范化的发展阶段，从量变到质变的数据要素化也迎来了新“风口”。
从量变到质变——数据要素
数字经济时代，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。而数据要素则作为数字经济中的“第五要素”，推动着数字经济发展，为行业数字化转型和智能化升级赋能。
数据要素，即那些以电子形式存在的、通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。数据要素是参与社会生产和商业活动，为用户或所有者带来经济效益的数据资源，主要包括数据收集、数据整理、数据聚合、数据分析四大环节。
在当前全球技术变革的大背景下，数据要素有多重要？著名经济学家约翰·加尔布雷思曾对“最重要的生产要素”的价值作过论断——在不同的社会和同一社会的不同时期，谁掌握了最重要的生产要素，谁就掌握了权力，在收入分配中获得更多的收益。
作为国家基础性战略资源，数据要素对推动数字经济发展意义重大。
据LP Information报告显示，从2022-2029年，全球数据要素市场规模预计将从1095.2亿美元增长到5501.5亿美元，将达到约25.9%的复合年增长率。其中，中国数据要素市场预计将从 2022 年的 1000 万美元增长到 2029 年的 2000 万美元，发展空间机遇满满。
对于我国来说，早在2020年就将数据作为新型生产要素写入政府文件，其后又陆续出台一系列发展规划和政策措施，推动数据要素化和数据要素市场建设，再到组建国家数据局，数据要素成为我国发展数字经济和建设数字中国的强大核心引擎。
（图源：iprom）
目前，我国数据要素市场在发展过程中也存在数据应用潜力释放不够、数据供给质量不高、流通机制不畅等问题。数据要素流通也面临着一系列挑战，包括数据价值、数据安全、数据质量、数据开放和共享等。
对此，2023年我国正式成立的国家数据局，专门负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。12月29日，国家数据局又会同有关方面起草了《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）》并即将公开印发。“数据要素x”行动计划的制定，就是要有针对性地解决以上挑战及问题。
目前，一系列利好政策的出台及创新技术的应用，都为数据要素化的发展与落地带来了积极的作用。不论是从数据应用的深度还是广度来看，尽管数据要素化还处于初级阶段，但其“量变”已初具规模，下一步“质变”阶段又会有哪些新成果呢？让我们拭目以待。
（编辑|MissD）
·END·
第三十八届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训
责编：zhanghy
免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。
