數據經濟五大趨勢（湛家揚博士）
最近本人能夠在中國甚具聲望的中山大學百年校慶上，與頂尖數據專家分享我對數據科學和經濟的看法，對此深感榮幸。目前，大多數公司專注於關鍵績效指標（KPI）儀錶板、機器學習模型、商業分析，以及最近的生成式人工智能（Generative AI）。然而，未來3至5年的數據經濟，會是什麼樣子呢？以下是一些關鍵趨勢：
一）針對特定行業的AIGC：生成式人工智能不足之處，在於它對特定領域的理解有限。在教育領域，中國已推出一系列針對教育的人工智能生成內容（AIGC）工具，旨在賦能教師和學生。我們將會看到更多針對特定領域的AIGC解決方案出現在市場上。
二）開放數據的博弈論：企業往往因為保護商業機密、數據私隱等原因而不願共享數據。聯邦學習等技術正嘗試解決這一問題，讓企業在共享數據時更安心。我們需要更具策略性地說服商業領袖，利用博弈論的原則，讓他們看到跨公司數據共享的益處。一些研究人員亦正探索這一領域，開放數據共享方面有望取得突破。
三）數據作為資產：數據不僅是我們業務的電力、石油和土壤，也是公司的資產，能產生收入並提高公司估值。會計師、稅務規劃師和財務專家，正在研究如何有效地驗證數據資產。每項數據和數據分析都會有價格標籤，可以在數據交易所自由交易。現在是時候認真對待數據資產，進一步完善它們，為從中獲得回報做好準備。
四）數據治理及AI倫理：隨着數據和AI日益融入我們的日常生活，領導者需要建立適當的治理和政策，以監控數據的使用並保護AI倫理。否則，這些本應帶來好處的技術可能會變得棘手。AI對我們來說可能是天使，但也可能是魔鬼。資料治理與我們今天的公司治理一樣重要。
五）數據公民：實現上述目標不能僅靠數據和AI專家，還需要公司乃至整個國家的所有人提高數據素養。每個人都應成為數據公民，就像每個人都會使用互聯網或數碼錢包一樣。政府需要大規模提升技能，才能在全球範圍內具備競爭力。
為了在AI時代保持領先，領導者應該為團隊準備好這五大數據經濟的關鍵趨勢，以便比競爭對手更快抓住新興機會。
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