2025年大数据重回焦点，决定AI成败

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当AI出现“幻觉”时，并不是因为它的“心思”在游走，因为它根本没有心思可言，它只是根据概率运行，抓取下一个可用的相关数据来完成叙述。

现在，甚至有人担心我们开始缺乏足够的数据来喂养这些机器。“世界上大多数公开可用的数据——无论是合法获得的还是非法获得的——都已经被耗尽了。”Constellation Research的高级分析师Andy Thurai表示，这种疯狂何时才能结束，对吧?

因此，没错，2025年数据将再次成为焦点，因为我们需要大量的数据，而且这些数据必须非常好、非常及时。

“在2010年代，所谓的大数据时代，数据风靡一时，”dbInsight的负责人Tony Baer表示，“随着云计算规模使大数据成为常态，我们开始理所当然地获取和管理大量数据，然后去年GenAI横空出世，风险基金开始疯狂追逐AI。”

Qlik的一份报告指出，大数据和AI“具有协同效应”。“大数据分析利用AI进行更好的数据分析。反过来，AI需要大规模的数据来学习和改进决策过程。”

大数据将决定AI的成败。“虽然AI一直依赖于用于训练和测试的数据，但越来越明显的是，数据才是AI获胜的关键因素。”Thurai表示。

Presidio对1000名IT高管的调查显示，至少有86%的高管报告了与数据相关的AI障碍，如难以获得有意义的见解和实时数据访问问题，其中一半人认为他们在完全准备好之前就匆匆投入了GenAI。

风险投资界仍然对AI充满热情，“但你猜怎么着?这需要高质量、经过验证的数据，而且不能侵犯隐私或数据主权。”Baer表示。

因此，人们越来越强调检索增强生成(RAG)解决方案，这是标准数据库和大型语言模型之间的桥梁，Baer说。

Baer提到了AI Alliance(一个由领先科技公司组成的联盟)的最新公告，该公告强调了建立可信数据基础的重要性。

AI Alliance在宣布其开放可信数据倡议的一份声明中表示：“数据是AI模型和系统最重要的组成部分，然而如今AI所用的数据往往来源不明、授权不清，并且在语言、模态和专家领域的质量和多样性方面存在巨大差距。”

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