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數(shù)據(jù)基礎設施助力數(shù)字技術迭代升級。大數(shù)據(jù)、云計算、、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術作用于數(shù)據(jù)生命周期的部分環(huán)節(jié)甚至全流程，數(shù)字技術的迭代升級與數(shù)據(jù)互聯(lián)互通息息相關。以人工智能技術為例，機器學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡是大型語言類模型出現(xiàn)之前，人工智能技術中應用為廣泛的門類，能夠較好地解決圖像識別、聲音識別等問題，并應用于人臉識別門禁卡、無人駕駛汽車等領域。神經(jīng)網(wǎng)絡技術理念的提出早可以追溯到McCulloch and Pitts（1943），上世紀六十年代曾經(jīng)歷了技術理論的繁榮發(fā)展期，神經(jīng)網(wǎng)絡技術直到2010年才開始大規(guī)模普及應用，算力基礎設施不健全與數(shù)據(jù)資源匱乏是其中的主要限制因素。同樣，算力基礎設施與豐富的數(shù)據(jù)資源支撐了ChatGPT等大型語言類人工智能模型的構建。一方面，ChatGPT等大型語言類模型的發(fā)展高度依賴于高知識密度數(shù)據(jù)的積累，而“數(shù)據(jù)孤島”問題的凸顯，難以有效支撐人工智能技術及其應用的發(fā)展，這就需要數(shù)據(jù)基礎設施為人工智能技術的發(fā)展提供豐富的高知識密度數(shù)據(jù)；另一方面，ChatGPT等大型語言類人工智能模型的發(fā)展隱含一定治理風險，呼喚數(shù)據(jù)基礎設施在數(shù)據(jù)資源體系大循環(huán)中扮演總體控制的角色。

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