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7月28日，2025世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議在上海舉行。在“大模型治理和有序發(fā)展生態(tài)分論壇”上，多位專家圍繞大模型時代的數(shù)據(jù)治理與倫理建設，共商人工智能健康發(fā)展路徑。有專家指出，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將在2026年左右被大模型訓練“耗盡”已成行業(yè)共識，要建設新的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，應從垂直行業(yè)獲取、通過“眾包眾創(chuàng)”方式與前沿學校學者開展合作等實現(xiàn)。

論壇現(xiàn)場

對未處理的初級數(shù)據(jù)，比如語音、圖像、文本、視頻等進行加工處理，進而轉(zhuǎn)換為機器可識別信息的過程，通常被稱為數(shù)據(jù)標注。近年來，隨著人工智能技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)標注成為大模型訓練的必要環(huán)節(jié)，其上游產(chǎn)業(yè)需求大量增加。

據(jù)南都記者了解，海量、高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)成為人工智能快速發(fā)展重要支撐的同時，該行業(yè)統(tǒng)一標準缺乏、標注質(zhì)量不齊、人力水平與技術(shù)需求不匹配等問題也日益凸顯，如何推動數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展備受關(guān)注。

上海庫帕思科技有限公司首席運營官施佳樑在會上分享了他對數(shù)據(jù)標注行業(yè)的觀察。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標注行業(yè)正經(jīng)歷從人力密集型向知識密集型轉(zhuǎn)變。從前，數(shù)據(jù)標注行業(yè)對就業(yè)的帶動效果較為明顯，主力人群為四、五線城市的大專生，涉及圖像識別和語音轉(zhuǎn)寫等簡單任務。

然而，隨著大模型的引入，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求增加，標注工作開始涉及更復雜的學術(shù)難題和行業(yè)專業(yè)知識。據(jù)他觀察，如今越來越多的高校學者、各行業(yè)的資深專家參與到數(shù)據(jù)標注過程中，以構(gòu)建具備強推理思維鏈的數(shù)據(jù)和行業(yè)語料庫。這種轉(zhuǎn)變不僅提升了標注行業(yè)的專業(yè)性，也引發(fā)該就業(yè)市場的巨大變化。

“機器的自動合成往往是基于專家的標注，專家人工編寫以后，再由機器完成二次合成。標注行業(yè)往高階發(fā)展就會是這樣的趨勢。”他表示，今后在構(gòu)建行業(yè)語料庫的過程中，簡單標注的數(shù)據(jù)標注師或逐漸被取代。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力。百度技術(shù)委員會理事長陳尚義在會上談到，大模型發(fā)展至今，高質(zhì)量數(shù)據(jù)短缺的情況越發(fā)嚴重，合成數(shù)據(jù)已逐漸成為應對大模型訓練數(shù)據(jù)短缺的新思路，但也存在許多頑固問題。

他強調(diào)，合成數(shù)據(jù)通常存在缺陷、誤差、歧視等問題。原因在于合成數(shù)據(jù)也是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成或是受到現(xiàn)有數(shù)據(jù)的影響?！叭绻惴ㄓ衅姷脑?，它可能會帶來更大的數(shù)據(jù)偏見，導致‘Garbageingarbageout’?！绷硪环矫?，合成數(shù)據(jù)存在倫理、公平性和隱私泄露的風險?！巴ㄟ^合成數(shù)據(jù)的‘逆向工程’，能夠猜到原本數(shù)據(jù)中包含的一些個人隱私?！?/p>

施佳樑也表示，如今行業(yè)內(nèi)已基本達成共識，無論國內(nèi)國外，2026年左右互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)即將被大模型訓練耗盡。那么，作為增量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)應從哪里獲得？

施佳樑認為可以從三個方向發(fā)力。一是來自于當前各個垂直行業(yè)，各大互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更多是作為通用數(shù)據(jù)來源，但每個垂直行業(yè)積累了海量專業(yè)知識，比如金融、教育、文旅行業(yè)等專業(yè)數(shù)據(jù)都非常值得重視。不過值得注意的是，行業(yè)數(shù)據(jù)作為模型的高級燃料，也是垂類公司最深的“護城河”，如何呼吁各行業(yè)形成數(shù)據(jù)“聯(lián)盟”，共享行業(yè)語料，形成正向循環(huán)還值得思考。

二是希望通過“眾包眾創(chuàng)”方式，聯(lián)合學術(shù)前沿的學校老師開展合作，共同構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集?！皳?jù)我觀察，很多學科可能在學術(shù)前沿方面走得比企業(yè)更遠，企業(yè)更多關(guān)注市場性的問題。”三是對于具身智能等特定領(lǐng)域，此前并無機器人動作數(shù)據(jù)等積累，需“從無到有”建立數(shù)據(jù)采集場進行真機采集。

去年3月，全國首家人工智能語料公司“庫帕思”在上海成立。南都記者了解到，今年大會期間，該公司宣布啟用全國首個語料運營公共服務統(tǒng)一門戶，推動語料調(diào)用服務智能體化。同時，其內(nèi)部運行的語料工具鏈平臺，目前已完成400多個功能模塊，在醫(yī)療、教育、金融、城市治理等領(lǐng)域投入實戰(zhàn)。

施佳樑提到，上海有數(shù)據(jù)集團、數(shù)據(jù)交易所的情況下，還要成立庫帕思這一專門提供大模型語料服務的公司，主要原因在于人工智能大模型領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理存在較大差異。

他解釋，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)更多以數(shù)值、結(jié)構(gòu)化形態(tài)存在，“比方說一個區(qū)域有多少人，這個區(qū)域的房價是多少，人均收入是多少，每一個人的存款有多少，都是數(shù)值型的?！眰鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)治理更注重于數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，去掉一些空值、無效或異常數(shù)據(jù)等。

大模型能夠分析復雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其語料有高密度、高專業(yè)性需求，它需要理解數(shù)據(jù)內(nèi)容，比如一道數(shù)學題的推理過程，一篇期刊論文里面的化學分子式等，其間會用到圖像識別、自然語言處理等技術(shù)，處理的數(shù)據(jù)模塊可能包含文本、圖像、音頻等形式。“數(shù)據(jù)應用場景不同，治理思路也不同?！?/p>

采寫：南都N視頻記者樊文揚楊柳王子黎發(fā)自上海

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