2024年生成式AI高速增长，但数据质量问题日益严峻

近期，Appen 发布了 2024 年度的《人工智能训练数据状况报告》，其中揭示了当前行业面临的挑战和机遇。该报告显示，超过 500 家全球领先的 IT 公司的受访者预计，AI 预算将在未来一年内平均增长 17%。然而，预算的增加并不意味着所有与 AI 相关的工作都能轻松完成。

Appen 的产品副总裁 Si Chen 指出，人工智能的成功落地需要高质量的训练数据作为基石，这对于优化算法的性能至关重要。高质量的数据能够显著提升模型的准确性和可靠性。然而，高质量的数据并非唾手可得，它需要精心的准备、标注和持续的维护，以确保 AI 应用的有效性。

人工智能领域正面临着前所未有的数据需求，这给 IT 基础设施带来了巨大的压力，同时也为创新型数据解决方案提供了机会。尽管如此，许多组织仍然难以获得足够的高质量数据，从而限制了人工智能的潜力。

自 2021 年以来，企业用于人工智能模型训练的数据量增长了 8.1%，而那些拥有更成熟数据战略的企业的数据量增长了 9.4%。这表明，在人工智能领域，数据战略的成熟度与数据量的增长息息相关。那些能够有效管理和利用数据的企业，更有可能在人工智能应用中取得成功。

此外，报告还强调，数据安全已成为企业日益关注的问题。自 2021 年以来，数据泄露事件的发生率上升了 9%。与此同时，86% 的企业正在积极采取措施来保障敏感数据的安全，这包括加强数据访问控制和加密技术等。保障数据安全不仅是法律合规的要求，也是维护企业声誉和客户信任的关键。

总之，数据质量对于人工智能模型的成功至关重要。为了确保人工智能应用的有效性，企业需要投入足够的资源来获取、标注和维护高质量的数据。此外，随着人工智能技术的不断发展，数据安全问题也日益突出，企业需要采取有效的措施来保障数据的安全。

核心要点:

⭐ 预计人工智能在 2024 年将增长 17%，但同时也要解决数据领域难以避免的挑战。  

✅ 确保人工智能模型在实际应用中取得成功，需要优先考虑数据安全和隐私问题。  

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