构， 有些岗位会消失或者大幅减少，比如：翻译、插画师、原画师、文案撰写、平面设计、视频制作、 程序员，特别是 QA、测试和前端工程师；另一些新兴的岗位会诞生，如：提示词工程师、机器 人训练师、标注师、数据治理岗等。 根据红杉中国《2023 企业数字化年度指南》的调研，以下行业的如下业务场景，将有机会应 用 AIGC 技术降本增效、提升市场反应速度、满足产品差异化和服务创新的需求，增强企业核心 日祝福、发放生日礼金，等等。 选择 “拍照入库” 完成 拍照或选择 已有照片 填写 剩余信息 预览并确认 使用 核对 识别信息 算法模块 图 3 OCR 应用在入职办理 OCR 标注问题 79 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 图 4 OCR 算法工作流程示例 OCR 是图像识别的一种，那么处理的流程就和大多数图像算法是一致的，即预处理——图像检 测——图像识别。以自然环境下的文字识别为例，OCR 语言模型为员工提供咨询服务，则需要对其提供的内容来源进行标注，确保使用者可以判断其回 答的内容是否准确。 85 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 例如，当员工向大语言模型问及外部政策，大模型在提供答案的同时，需要提供答案的来源和出 处；再例如，当员工询问到剩余年假的时候，大模型在提供答案的同时，需要标注信息来源于企 业 HR 系统的年假模块。通过信息标注的方式，员工可以综合答案与答案来源判断其回答内容是

为当前数据来源的主流，专业 数据生产方式不断向广度和深度拓展是数据要素化发展新阶段的重要标志 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 10 > 11 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 第一个方向是向广度拓展，即从互联网爬取数据向物联网自动生成数据拓展。各种可穿戴设备、智能家电、道路监控设备、 工业互联网自动感应装置等生成的多模态非结构化数据，正成为当前数据来源的主流，专业化的数据标注与合成技术正成为 海量非结构化数据转化为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即过去由于涉隐涉密而被尘封的海量私 2020 1015 1014 1013 1012 1011