Data for AI🔥7.0
程有昆发文:从数据前置准备到智能自主挖掘的范式之变
📋总体概括
程有昆在其微博中对比了AI数据范式的过去与下一步。他指出,过去通常先准备标注或结构化数据,再训练智能,智能像一个固定函数单向消费数据,数据与智能边界清晰、分工明确;记忆由数据库承担,推理由模型计算承担。他将这种人类主导的数据挖掘比作数据是矿山、智能是选矿机:矿山先备好,机器只在固定位置加工矿石,不会自己出去挖矿。内容随后引出下一步,指向从「数据前置准备」开始的范式演进。
⚡关键信息
- ▸程有昆认为,过去AI流程是先准备标注/结构化数据,再训练智能,链路单向。
- ▸他把传统智能看作固定函数,数据与智能边界清晰、分工明确,消费关系固定。
- ▸在其拆解中,记忆对应数据库,推理对应模型计算,构成既有智能系统分工。
- ▸他用数据是矿山、智能是选矿机作类比,强调机器不会自己跑出去挖矿。
- ▸内容引出下一步,从「数据前置准备」开始讨论,暗示既有边界将被重新设计。
🔥犀利点评
这个类比的锋利处,不是否定数据工程,而是点破AI价值链可能正在倒转:过去把智能框死在静态矿层
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