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高质量数据短缺如何影响AI发展？
□川观智库研究员徐也晴
近日，国际咨询机构毕马威联合中关村产业研究院共同发布《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临（2023）》（以下简称“报告”）。报告指出，“高质量数据愈发稀缺将倒逼数据智能飞跃”是人工智能发展的趋势之一。
数据，是驱动人工智能大模型发展的“三驾马车”之一（算力、数据、算法被称为驱动人工智能大模型发展的“三驾马车”）。国际统计学会候任主席何旭铭曾表示，ChatGPT等大模型非常依赖数据质量；中信智库专家委员会主任武超也提到，大模型的好坏，20%由算法决定，80%由数据质量决定。
但目前AI大模型的发展恰恰就面临着高质量数据短缺的问题。报告指出，根据研究机构Epoch AI的预测，高质量的语言数据存量将在2026年耗尽。根据该研究，“高质量”集中的语言数据来自“书籍、新闻文章、科学论文、维基百科和过滤的网络内容”，此外，低质量的语言数据和图像数据的存量则分别在2030年至 2050 年、2030 年至2060年枯竭。这意味着，如果没有新增数据源或是数据利用效率未能显著提升，那么2030年以后，AI大模型的发展速度将明显放缓。
报告预测，这一现象将会倒逼数据智能飞速发展。那高质量数据与数据智能之间具体有何关联呢？有业内人士认为，如果将数据视为新时代的石油，那么融合了大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种底层技术的数据智能就是“炼油厂”。具体来说，数据智能通过分析数据获得价值，将原始数据加工为信息和知识，进而转化为决策或行动。中南大学王秉教授在今年4月发表的论文《何为数据智能：定义与内涵》中也提到，数据智能旨在激活“沉睡的数据”，释放数据服务管理和提升管理水平的价值，从而呈现数据的巨大力量。
除了上述趋势外，报告还提出了“多模态预训练大模型将成为人工智能产业的标配”“智能算力无处不在的计算新范式将加速实现”等其他9个人工智能产业的发展趋势。
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快照生成时间：2023-12-18 08:45:05
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