不能被量化的事物不能当真，它可以让你感动，但是不值得你付出！ 【前言】数据是AI的生产资料，价值是AI的判断标准，数字标注和价值标定是AI的基础工作，是人的智力和机器智能之间的桥梁，这不仅是工作方法，更是成为个人与企业在AI时代的核心竞争力和基本生存法则。 1、数据标注是将现实社会的模糊信息（例如人的提问）转化为可被AI理解的“数字语言”，让无形的事物（问题）变得可量化、可追溯（基于区块链技术）；任何事物只要不能量化，就一定会陷入无尽的争论中，这是人的本质决定的（每个人都有自己的情感、立场和利益要维护），不能被量化的事物都是情绪和主观意识，不能被量化的信息都是没有意义的。例如女人说：他爱我，那么到底有多爱呢？如果说爱到天长地久，海枯石烂，这就是情绪化的表达；如果说他有100元，愿意为我花99元的那种爱，这样爱马上就有了尺度，具象化了。信息量化就是让模糊的信息有评判的标准，数据就是事实，信息量化是聚焦于信息的解读与定义，用AI能听懂的语言：数据解读信息，数据是AI的生产资料，这是用数据对问题重新定义，这是基础工作。价值量化是对数据（信息量化）的评判，价值量化是基于物理定律（例如第一性原理）、国家法律、普世价值观与数据（信息量化的结果）对事物做出基本判断：信息的对错和判断的标准值；例如一个男人有100元，愿意为女人花99元，因为他只有100元，这个爱的价值指数是99%；一个男人有100元，可以为女的花99元，因为他有10000元，这个爱的价值指数是0.99%；这就是价值量化。 2、数字标注和价值标定是实事求是的过程，虽然不直接参与实体生产或执行，但是是为为后两类智能：空间智能和具身智能提供统一的语义框架与数据支撑，语言智能是从“提出问题-生成答案、质疑答案-数字标注、价值标定”，从提出一个问题开始，AI生成答案，质疑答案是思考的开始，然后AI生成的数据与实际数据进行对比，差异化是解决问题的入口，驱动AI和人进行深度思考，是智能协同的基础工作和AI的入口。数据是检验真假的唯一标准，数据的真实度与基准值（例如法律基准值、市场基准值、行业基准值等、企业基准值、收入基准值等）的量定，设定临界值（柔性变量）和阙值（刚性定量），这就是价值标定；价值的大小意味着收入的多少。 3、不能被量化的事物不能当真，它可以让你感动，但是不值得你付出！任何事物只要不量化，就一定会陷入无尽的争论中，这正是人类协作中最大的成本来源：主观意识的不可测性，它会随着情感、利益和立场的变化而变化。例如：情绪化表达：海枯石烂是诗歌，是愿景，但无法作为决策依据。它导向的是感性的共鸣或猜疑。量化表达：100元中花99元是数据，是事实，它建立了一个可比较、可追溯、可验证的基准。这背后的哲学是：量化，是通往客观世界的桥梁。它强制我们将讨论从“你怎么想”的层面，拉到“事实是什么”的层面。 以上内容摘自AI商学院的AI应用基础课程的第一篇 《AI思维：物理世界的底层逻辑和基本规律》 第三章、Ai（人工智能）的底层逻辑的第四章、第二节：AI（人工智能）基础应用知识的第四课：数字标注和价值标定是AI的基础工作；作者：机器人智造师周宇浩
