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值得注意的是,第二道更深的沟,是从数据拥有跨到数据可用。很多地方自认为数据资源丰富,但落地时才发现,“多”并不等于“好”,更不等于“能用好用”。口径不一、字段不齐、历史数据断档、实时数据接不进来、权限审批层层叠叠、开放共享责任模糊……这些环节只要存在短板,模型就难以真正走出试验阶段。问题往往不在算法本身,而在数据治理的规范程度、共享机制的通畅程度以及责任边界的清晰程度。人工智能局即便设立,如果不能在这些基础制度上形成稳定安排,再先进的模型也很难转化为持续运行的能力。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示,行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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除此之外,业内人士还指出,潜心创作的创作者处境更为艰难,优质作品得不到曝光,而经过刷量的低质内容却获得推荐,严重挫伤了创作热情。
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