主要观点总结
本文介绍了由OpenAI引领的大型语言模型技术浪潮对人工智能领域的影响，特别是以ChatGPT为代表的大模型的发展。文章强调了数据标注在人工智能领域的重要性，并提到了国家相关部门的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》。文章总结了三个关键点。
关键观点总结
关键观点1: 加快人才培育引进工作
当前数据标注行业面临人才结构问题，需要加强标注行业人才队伍建设，包括支持与高校合作开设相关课程、强化行业培训与继续教育、加快多元化创新人才引进等。
关键观点2: 完善职业标准开发机制
数据标注产业需建立统一、规范的职业标准，包括制定国家职业标准、构建多层次的职业培训模式、强化政产学研用的协同与融合等，以满足数据标注质量和技能的多样化需求。
关键观点3: 探索职业发展新路径
针对不同地区和行业的数字经济发展水平和产业结构特征，为数据标注人才成长绘制精准化、专业化职业发展路径图，包括推进人才队伍建设梯度化结构体系、实现数据标注领域职业资格与职业技能等级衔接互认等。
文章预览
文 | 商业信用中心主任 袁星煜 近年来，由OpenAI引领的大型语言模型（LLM）技术浪潮席卷全球，引发人工智能领域的深刻变革。以ChatGPT为代表的大模型异军突起，离不开海量训练数据、人工标注指令微调以及基于人工反馈的强化学习。近日，国家发展改革委、国家数据局、财政部、人力资源社会保障部联合印发《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），明确提出要依托行业组织、院校、社会培训评价组织等开展数据标注相关职业技能等级认定，支持分层次建设数据标注人才库，强化产业人才支撑。高质量、高精度的数据标注为人工智能算法模型赋予高效理解和决策能力，是解锁“人工智能+”赋能新质生产力跃迁的关键钥匙，而高素质的数据标注人才正是夯实数据标注质量基础，发挥人工智能高质量赋能作用的
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