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中国信息通信研究院人工智能研究所高级工程师、中国人工智能产业发展联盟数据委员会主任李荪表示，数据标注是推动人工智能进步的核心环节，它能够提升数据质量，挖掘数据核心价值，形成高质量数据集，持续为AI提供数据支持。
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因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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