AI hiện đang học quá mức, hồ dữ liệu công khai sắp cạn kiệt.
Muốn tiếp tục vượt lên? Phải dựa vào những dữ liệu cá nhân ẩn mình trong các góc: hồ sơ vận hành nội bộ của công ty, giao dịch thực tế đã được xác minh, dấu vết sử dụng ứng dụng, và dữ liệu hành vi cá nhân.
Nhưng những "báu vật" này có ba lớp rào cản ngăn chặn:
1️⃣ Xác thực tính xác thực - Dữ liệu đến từ đâu? Tại sao phải tin vào nó? 2️⃣ Bảo vệ quyền riêng tư - Người dùng có sẵn sàng giao nộp dấu vết hành vi của mình không? 3️⃣ Dữ liệu lưu thông - Ai sẽ định giá? Cơ chế giao dịch được xây dựng như thế nào?
Những vấn đề này không được giải quyết, AI dù thông minh đến đâu cũng chỉ có thể đứng yên tại chỗ. Trong thời đại thiếu dữ liệu, ai có thể giải quyết ba vấn đề khó khăn này, người đó sẽ nắm giữ vé vào vòng cạnh tranh tiếp theo.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI hiện đang học quá mức, hồ dữ liệu công khai sắp cạn kiệt.
Muốn tiếp tục vượt lên? Phải dựa vào những dữ liệu cá nhân ẩn mình trong các góc: hồ sơ vận hành nội bộ của công ty, giao dịch thực tế đã được xác minh, dấu vết sử dụng ứng dụng, và dữ liệu hành vi cá nhân.
Nhưng những "báu vật" này có ba lớp rào cản ngăn chặn:
1️⃣ Xác thực tính xác thực - Dữ liệu đến từ đâu? Tại sao phải tin vào nó?
2️⃣ Bảo vệ quyền riêng tư - Người dùng có sẵn sàng giao nộp dấu vết hành vi của mình không?
3️⃣ Dữ liệu lưu thông - Ai sẽ định giá? Cơ chế giao dịch được xây dựng như thế nào?
Những vấn đề này không được giải quyết, AI dù thông minh đến đâu cũng chỉ có thể đứng yên tại chỗ. Trong thời đại thiếu dữ liệu, ai có thể giải quyết ba vấn đề khó khăn này, người đó sẽ nắm giữ vé vào vòng cạnh tranh tiếp theo.