数据清洗：企业数字化转型的“基石工程”
在数字化浪潮下，数据已成为企业决策的 “核心资产”。但现实中，企业收集的数据往往存在 “脏数据” 问题：客户信息重复录入、订单日期格式混乱、数值字段存在异常值、空白数据遗漏填充…… 这些看似微小的瑕疵，却可能导致市场分析失真、决策判断失误、业务流程受阻。
数据清洗
AI的“毒饲料”：揭秘大模型训练中不为人知的数据清洗
我们喂养AI的每一口数据，都可能暗藏毒素。当ChatGPT对答如流、Sora生成精美视频时，很少有人知道，这些能力建立在数百万小时的数据清洗劳动之上——而这个过程，充满不为人知的算法偏见和政治权衡。
AI正在被自己的“垃圾”噎住：谁来清理它制造的假信息？
你的下一张AI画作里，可能藏着连开发者都不知道的偏见。去年，一家顶尖实验室发现他们的图像生成模型越来越“种族主义”——同样的提示词，生成亚洲面孔时眼睛会不自觉地变小。问题根源令人震惊：训练数据里混入了大量AI自己之前生成的图片。欢迎来到生成式AI的“自污染时代”。
![[转]以数据安全促进人工智能健康发展](https://www.shaidou.net/uploads/20251215/1f994a64ee0a3120e1da37d824c2b3aa.png)
[转]以数据安全促进人工智能健康发展
党的二十届四中全会指出，“加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给”。人工智能作为新一轮科技革命的关键领域和产业变革的核心动力，引领着经济社会发展范式变革。
