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人工智能技术可以将海量学习资源、虚拟实训场景通过平台提供给各地各类学习者，并可以通过动态追踪监测记录不同学习群体的学习过程轨迹，采集、分析和处理相关数据生成专属的个性化“数字画像”，从而为不同学习需求的学生提供最适合的优质职业教育。人工智能技术赋能职业学校成为校园无限开放、服务对象和功能更加多元、便捷高效的技术学习中心，是职业学校未来应然态势。
彼时，初中毕业的她先“试水”了家政专业的大专班。“学了烹饪才懂为什么客户对我做的菜不满意，原来我从来没关注过摆盘，也不注重搭配。”张小勤说，家政专业对她来说，就像打开了一个新世界，她在这里学插花、营养学、母婴、心理学……就这样她陆续考出了20多本职业技能证书，专科毕业后又选择攻读本科，也从一线家政员进入企业管理层。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。