理后 的数据提供给消费者。这一特性在保障数据自主权方面意义重大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时， Lake湖仓表格 式、统一的Lakehouse Platform、机器学习管理平台MLflow，以及数据治理解决方案Unity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 信共享。 2022年5月3日，欧盟委员会宣布启动欧洲健康数据空间（EHDS）建设，并发布了《关于欧洲健康数据空间条例》提 案，提供法律保障。EHDS将通过构建一个由规则、共同的标准和实践、基础设施和治理框架构成的医疗生态系统，促进医 疗数据的初次利用（医护机构间的数据交换，使患者在不同欧盟成员国获得便利的医疗服务）和二次利用（用于促进研究、 创新、政策监管等活动），释放医疗数据的潜力EHDS的建设

这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。 15 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 OpenAI 代表企业 6.“通用人工智能”是“未来” 通用人工智能的研究目标是寻求统一的理论框架来解释各种智能现象，并研发具有高效学习 和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自 主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的 目标体系无法得到预期的运转，为了解决这 个问题，绩效数字化团队引入了具备生成式 AI 技术的 GPT 大语言模 型，并且通过微调 Prompt( 提示词 ) 的方式来训练符合公司 OKR 执 行要求的目标框架。现在，员工只需直接输入自己具体要做的事情、 完成的时间、计划达成的量以及需要协同的同事，大模型就会自动 帮助员工生成合理清晰的 OKR 目标。这种方法能够解决员工在目标 制定过程中遇到的困惑和迷茫，确保每个目标都能够明确、可衡量 为了更好地处理人力资源事务和完成人力资源管理决策，三一人力资源总部搭建了智能运营框架 （如图 5），分别有两大主体，一方面通过智能网络协同推进 HR 事务办理，另一方面通过数据 智能中台助力 HR 管理决策，并且两大主体互联互通，还有统一的用户界面，能为员工提供更好 的体验，同时也能更好地辅助 HR 完成决策。 图 5 智能运营框架 HR 事务办理 : 精准触达，千人千面，全面提效 HR 管理决策 :