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高质量数据短缺如何影响AI发展?

类别:科技 发布时间:2023-12-18 06:29:00 来源:四川日报

□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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