文 | 清華大學(xué)人工智能國(guó)際治理研究院副院長(zhǎng) 梁正
《全國(guó)數(shù)據(jù)資源調(diào)查報(bào)告（2024年）》顯示，2024年我國(guó)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集數(shù)量同比增長(zhǎng)27.4%，標(biāo)志高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)進(jìn)入加速期。隨著人工智能技術(shù)更進(jìn)一步發(fā)展，對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求缺口必將繼續(xù)增大。加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)供給，以高質(zhì)量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展變得愈發(fā)關(guān)鍵。明確高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的戰(zhàn)略意義習(xí)近平總書記圍繞“發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資源作用和創(chuàng)新引擎作用”做過多項(xiàng)重要的戰(zhàn)略部署，近日發(fā)布的《人工智能全球治理行動(dòng)計(jì)劃》《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》也對(duì)“數(shù)據(jù)供給”議題予以特別關(guān)注。當(dāng)前正值人工智能引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的歷史性窗口，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的重要作用空前凸顯，已經(jīng)成為推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、培育新質(zhì)生產(chǎn)力的中堅(jiān)力量，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的乘數(shù)效應(yīng)進(jìn)一步放大。在此背景下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的戰(zhàn)略意義已經(jīng)遠(yuǎn)超技術(shù)與應(yīng)用層面。一方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是構(gòu)筑國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素和維護(hù)國(guó)家安全的重要屏障。掌握高質(zhì)量、主權(quán)可控的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源，不僅關(guān)乎我國(guó)是否能在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)版圖占據(jù)有利地位，更是直接影響產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的韌性與安全。尤其是對(duì)于金融、能源、交通、國(guó)防等關(guān)鍵領(lǐng)域，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)與治理更是保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定運(yùn)行、提升國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的內(nèi)在要求，是國(guó)家安全體系不可或缺的組成部分。另一方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型和催生重大科技突破的根本前提。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，海量、優(yōu)質(zhì)、多樣的數(shù)據(jù)集是人工智能性能躍升的基礎(chǔ)。隨著人工智能模型不斷變“大”，數(shù)據(jù)供給不足已經(jīng)成為亟待解決的問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量更是成為制約人工智能從“可用”向“好用”跨越，更深入賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的瓶頸。只有通過建設(shè)面向具體場(chǎng)景的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，才能真正打通技術(shù)落地的“最后一公里”。而在科技創(chuàng)新方面，未來(lái)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)愈發(fā)依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究范式。蘊(yùn)含深刻領(lǐng)域知識(shí)“更聰明”的數(shù)據(jù)集，是科學(xué)家探索、發(fā)現(xiàn)新規(guī)律的“創(chuàng)新燃料”。阻礙高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的三重挑戰(zhàn)盡管我國(guó)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)已經(jīng)取得初步進(jìn)展，但其未來(lái)發(fā)展仍然面臨許多挑戰(zhàn)。供給側(cè)層面，結(jié)構(gòu)性矛盾尤為突出。一是當(dāng)前支撐前沿科研與關(guān)鍵行業(yè)應(yīng)用的中文，以及垂類領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集總量不足；二是跨部門、行業(yè)和地區(qū)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一與互操作性缺失，導(dǎo)致海量異構(gòu)數(shù)據(jù)資源整合困難、處理成本高；三是現(xiàn)有數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估大多止于完整性、一致性等基礎(chǔ)維度，普遍缺乏對(duì)于科學(xué)知識(shí)內(nèi)涵與工程指標(biāo)洞察的深度挖掘能力。所以，很多時(shí)候存在“量大質(zhì)低”現(xiàn)象。技術(shù)底座層面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在明顯薄弱點(diǎn)。當(dāng)前的數(shù)據(jù)加工、處理的自動(dòng)化水平較低，多依賴傳統(tǒng)的人工密集型方式。如此不僅成本高昂、效率低下，倘若標(biāo)注者自身的學(xué)歷、能力參差不齊，數(shù)據(jù)集的實(shí)際效用也會(huì)大打折扣——這樣的情況會(huì)在醫(yī)療、建筑等專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域尤為突出。面向復(fù)雜場(chǎng)景的數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)蒸餾等關(guān)鍵技術(shù)有待突破，盡管部分算法具備自主性的學(xué)習(xí)能力，但在很大程度上仍需要人來(lái)引導(dǎo)，難以規(guī)?；a(chǎn)專業(yè)領(lǐng)域所需的“高質(zhì)量”數(shù)據(jù)。更為關(guān)鍵的一點(diǎn)是，目前各個(gè)行業(yè)普遍缺乏廣泛認(rèn)可的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)證體系以及配套工具鏈。這不僅使數(shù)據(jù)價(jià)值難被客觀、科學(xué)地度量，更使高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的目標(biāo)定位變得模糊，進(jìn)而，導(dǎo)致“為數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”的本末倒置行為出現(xiàn)。管理機(jī)制層面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的系統(tǒng)規(guī)劃與協(xié)同能力仍有不足。一方面，從原始資源到高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化路徑缺乏清晰的實(shí)施框架。因此，部分高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)呈現(xiàn)一定程度的碎片化、形式化。另一方面，跨部門、跨行業(yè)的協(xié)同機(jī)制缺位，致使難以匯聚資源合力，引起重復(fù)建設(shè)與資源分散問題。此外，由于數(shù)據(jù)要素本身兼具商業(yè)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，權(quán)屬界定、利益分配等機(jī)制不明本身即對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)造成制度性阻礙。推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的實(shí)施路徑首先，要盡快完善針對(duì)數(shù)據(jù)集質(zhì)量的評(píng)價(jià)體系。針對(duì)通識(shí)類、行業(yè)通用類、行業(yè)專用類數(shù)據(jù)集制定分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量評(píng)估、認(rèn)證體系，確保數(shù)據(jù)集質(zhì)量能夠符合應(yīng)用場(chǎng)景的真實(shí)需求。特別是對(duì)于行業(yè)專用類數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評(píng)估、認(rèn)證，需要緊密切合場(chǎng)景需求進(jìn)行專門設(shè)計(jì)，避免簡(jiǎn)單追求所謂的完整性、一致性、正確性。此舉將為各個(gè)參與方提供清晰的指引，并確保數(shù)據(jù)集建設(shè)的合規(guī)性、安全性與可用性。其次，要堅(jiān)持場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)與示范先行的策略。聚焦工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、金融等數(shù)據(jù)密集且有明確需求的重點(diǎn)行業(yè)，基此開展試點(diǎn)示范工程。通過將該行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)成果與具體業(yè)務(wù)產(chǎn)品緊密結(jié)合，以點(diǎn)帶面形成可復(fù)制、可推廣的成功模式。再者，要深化人工智能技術(shù)的應(yīng)用。逐步推進(jìn)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注直至質(zhì)量評(píng)估實(shí)現(xiàn)全流程智能化，保障數(shù)據(jù)完整性、一致性、可用性的同時(shí)，大幅提高效率、降低成本。面對(duì)冷門學(xué)科等“低資源”場(chǎng)景，則更應(yīng)當(dāng)發(fā)揮人工智能用于數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)齊數(shù)據(jù)多樣性短板。最后，要大力建設(shè)開源與多方協(xié)同平臺(tái)。借助開源機(jī)制匯聚集體智慧、打破“數(shù)據(jù)孤島”，提升數(shù)據(jù)集的規(guī)模與質(zhì)量。為進(jìn)一步確保我國(guó)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的有效推進(jìn)，還須同步構(gòu)建三位一體的支撐體系。一是資源支持上，應(yīng)設(shè)立國(guó)家人工智能數(shù)據(jù)集專項(xiàng)基金。加大對(duì)于數(shù)據(jù)合成、隱私計(jì)算等關(guān)鍵共性技術(shù)的研發(fā)支持，建設(shè)國(guó)家級(jí)的數(shù)據(jù)技術(shù)“測(cè)試場(chǎng)”與中試基地，加速新興技術(shù)的驗(yàn)證、轉(zhuǎn)化與應(yīng)用推廣。二是能力建設(shè)上，應(yīng)高度重視跨學(xué)科人才的培養(yǎng)。尤其是注重吸納應(yīng)用場(chǎng)景的相關(guān)專家，為數(shù)據(jù)集價(jià)值評(píng)估和治理提供全面的視角。此外，還應(yīng)積極推動(dòng)國(guó)際交流。借鑒全球先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，參與國(guó)際數(shù)據(jù)治理規(guī)則制定。三是保障措施上，應(yīng)建立明確的目標(biāo)分解與責(zé)任機(jī)制。其一，需要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，避免重復(fù)建設(shè)與資源分散等問題。其二，需要通過常態(tài)化的效果評(píng)估與優(yōu)化機(jī)制確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)工作能夠持續(xù)、穩(wěn)定推進(jìn)。其三，需要加快數(shù)據(jù)權(quán)屬、數(shù)據(jù)合規(guī)等制度建設(shè)。明確相關(guān)主體的權(quán)利與義務(wù)，保障數(shù)據(jù)能在穩(wěn)定、可預(yù)期的框架之內(nèi)得到高效的流通利用。
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