打造AI高质量数据集，数据标注合规是关键

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来优化模型性能。

图1. 来源于DataFunTalk

但最大的问题是基于开源数据的训练无法避免幻象问题的产生，因此RAG技术显得更为重要， 各行各业专有知识数据的价值飙升， 而 工业场景应用也从模型为中心转变到以数据为中心 。 这预示着针对企业专有知识数据的采集、标注、训练将成为生产经营的刚需 。 随着AI大模型普及，企业专有数据价值凸显。

从政策层面看，今年年初， 国家发展改革委等部门联合发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》，同时国家数据局近日表示，未来将进一步畅通数据采集、标注、人工智能应用产业链，这均标志着国家在大力推进数据标注产业发展。

从闭环解决方案层面看，企业需要搭建一个可发现、可管理、可协作、可迭代的数据管道，才能具备 获取数据、生产数据、持续迭代数据 的能力，促进内部以数据为中心的协作，从而在AI2.0时代中获得核心竞争力。

图2. 来源于数据驱动智能

然而，随着高质量发展的不断深化，产业长期存在的数据来源模糊、标注质量失控、隐私泄露、敏感信息不当处理等合规问题日渐突出。

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