近年，生成式AI和大模型技术的跨越式进步，成为了人工智能领域的重要转折点，这一飞速进步，使得我们很快迈进了AI2.0的新时代。在生成式AI和大模型技术革新浪潮的推动下，各行业企业纷纷开始探寻将生成式AI和大模型融入产业开发以及业务流程，进一步提升客户体验，优化数字产业创新发展。与此同时，生成式AI和大模型技术的开发和应用同时数字产业的发展注入了新动力。与AI进行深度融合的数字人才能称为是AI数字人，大模型技术对于AI数字人生产自动化水平有大幅度提升作用。尤其是在大模型赋能的背景下，通过生成式AI算法，通过深入学习模拟、动作和情感模拟等，数字人就能成功且高效生成。
AI数字人作为AI技术的核心产物，其核心价值能够效仿人类，提高高效、便捷的服务。数字人通过在大模型技术强大的数据处理能力和学习能力下，多方面得到了质的飞跃。但值得注意的是，随着数据要素海量增长，数据类型多样化，必须要注意数据要素的选取。
数据要素如何开发？
数据要素作为最新的生产要素之一，在数字时代有着极高的地位。因此。对于数据要素的开发和利用要引起高度重视。对于数据要素的开发首先要做到的是，需要明确数据要素的用途和目标，了解使用场景和需求。接下来根据需求收集相关数据，可以通过种方式进行采集，如调研、观察、传感器等。其次，对采集到的原始数据进行清洗、填充缺失值、处理异常值等操作，确保数据的质量和一致性，继而选择合适的数据库或存储系统来存储和管理开发好的数据要素。最后需要利用统计分析或数字技术对已经开发好的数据要素进行深入分析和挖掘以从中获取有价值的信息和知识。然后根据实际应用情况收集反馈意见，并根据反馈对已开发的数据要素进行优化和改进。开发数据要素需要注意数据的质量和合法性，以及保护用户隐私等问题。这方面必须要交给专业的数据人才来进行，他们是从事这方面工作的专业人才，其专业程度是毋庸置疑的。
为何数据人才很专业？
数据人才之所以被视为专业人才，主要是因为他们具备了一系列的技能和知识，能够在数据领域中发挥重要作用，而这些技能和知识使他们与其他领域的从业者区别开来。数据人才通常具备数据分析、数据挖掘、机器学习、统计学等技术方面的专业知识和技能。他们能够使用各种数据分析工具和编程语言，来处理和分析大量的数据。同时，数据人才具备良好的问题解决能力，能够识别和分析实际问题，并提出合适的数据驱动解决方案。他们能够运用数据分析方法解决复杂的业务问题。数据人才的专业能力有目共睹，而企业对于这类人才的引用也是十分重视的。就目前来看，数字市场对于数据人才的缺口还是很大的，为了加大数据人才的培养，数据交易师成功诞生了。
数据交易师指的是什么？
数据交易师，顾名思义，就是进行数据交易的专业人才，也是属于数据人才的范畴。目前各行业的数字化转型急缺这样的数据人才。因此，为了满足这些企业对于数据交易师的需求，数据交易师职业能力（水平）考试成为培养职业数据交易师的重要平台。目前，数据交易师职业能力（水平）考试还在筹备阶段，并且有了相应的评价标准，即《“数据要素x”人才培养评价体系》，而还成立了首个“数据要素x项目办公室，为培养数据交易师提供了专业的平台。在未来，将会有更多专业的数据交易师出现在各个领域，为企业的数字化转型做出努力。这将进一步提高数据交易师的职业化发展，并且为我国的数字经济发展提供专业的技术人才支持。
热门跟贴