AI普及的最核心两大要素，算法与数据

AI普及的最核心两大要素，算法与数据

AI的本质是通过算法实现对数据的利用。在AI获取到数据之前，数据称之为数据，在AI获取到数据之后，数据就变成了AI的知识。AI的知识本质数据之间的关系，在AI中它是以向量数据的形式存在。

公用大模型利用的是互联网的公开数据训练生存的知识。他有一个最大的bug就是在我们实际的应用当中，他缺少私有化的数据和知识，难以与私有的业务和生活融合。

要解决这个问题，最简单的方法就是通过rag技术，通过私有的数据来生成私有的知识库。我们在使用AI的时候，它就可以通过私有的知识库的知识来完成和私有知识相关的输出。

当前的AI算法还有巨大的进步空间。特别是具体到具体的工作的时候，一旦进入对精度要求非常高的领域，那么当前的AI往往不能胜任。但是AI算法对于99.9%的人和公司而言是难以有能力对其进行改进的。

所以，最终AI与业务融合将考验的是企业或个人对私有知识库的完善程度。私有知识库的完善程度越高，AI能提供的价值就越大，能力越强，否则就越弱。AI就像汽车，数据就像油，没有油车子就是废物，油的品质越好越多，那么车就能跑得越快越远越稳定。