1.2.4 數據海洋中的新大腦

大數據由無數個終端匯集而成。理想的網絡狀態是去中心化的，但現實中受限于硬件設備的部署與實施，我們所處的網絡結構呈現金字塔形態，各個云服務提供商和大型企業部署的服務集群成為大終端，也是網絡中的重要節點。通過這些節點，數據可以延伸到更小的終端，比如云服務商支持的企業組織和數字工具等。

這一結構有助于我們更好地理解大數據的層次結構，也讓我們能夠更直觀地感知AI技術帶來的影響。

在過去，要實現數據的挖掘和分析，往往需要大量的人力和時間。像IBM SPSS這樣的數據統計軟件曾是行業中的佼佼者。而在更早的時期，科技公司推出的商業智能（BI）方案也旨在挖掘數據的內在價值，實現精細化運營和可視化展示。

但無論是通過專業軟件工具還是依賴工程師，處理海量數據的效率都很有限。例如，短視頻平臺每天面臨的龐大內容審核工作，即使是頭部的大平臺擁有強大的技術力量和團隊，也難以做到完全準確地識別有害內容。而規模稍小的內容平臺，在技術“誤傷”時往往依賴用戶自己的反饋來輔助審核工作，甚至有部分內容平臺為了支持頭部博主，會通過白名單的方式避免誤操作。

然而，AI的出現能夠有效解決這一問題。相比于人工審核或其他技術方案，AI在效率上具有明顯優勢。

當AI被各個終端部署時，它便替代了人力與專業的數字工具，成為新的“大腦”，在數據運營中展現出強大的能力與效率。OpenAI開源其GPT模型后，大模型成為接入產品的“大腦”，為用戶提供了更快速的內容生成服務，用戶通過簡單的操作就能獲得想要的內容，這展現了AI技術的強大。