在阿西莫夫經(jīng)典科幻小說《最后的問題》當(dāng)中，兩個(gè)喝得醉醺醺的“程序猿”向人工智能詢問了這樣一個(gè)問題：“怎樣使宇宙的總熵大幅降低？”

　　“數(shù)據(jù)不足，無法作答?！比斯ぶ悄芪茨茉诘谝粫r(shí)間解答這個(gè)問題。盡管在小說的最后，這個(gè)仿若翻版ChatGPT的人工智能在時(shí)間的盡頭交出了答卷，但貫穿整個(gè)宇宙生命的過程中，它始終都在做一件事：收集數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)，是人工智能賴以發(fā)展的核心資源。小說的情節(jié)固然戲劇化，但其內(nèi)容卻與發(fā)展生成式人工智能的現(xiàn)實(shí)矛盾不謀而合。

中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所人形機(jī)器人攻關(guān)團(tuán)隊(duì)研制的譜系化人形機(jī)器人（2024年1月31日攝）   金立旺攝/本刊

　　當(dāng)前，“百模大戰(zhàn)”如火如荼，頭部企業(yè)競相投身人工智能賽道，但有效數(shù)據(jù)不足，特別是高質(zhì)量中文語料的短缺以及部分領(lǐng)域封閉式的數(shù)據(jù)生態(tài)給人工智能發(fā)展帶來了掣肘。如何解決“數(shù)據(jù)瓶頸”是未來一段時(shí)期我們即將面臨——或已經(jīng)面臨的挑戰(zhàn)。

　　數(shù)據(jù)海洋的“圈地運(yùn)動(dòng)”

　　海濱港口、城市霓虹、幼犬互動(dòng)……近日，由美國人工智能文生視頻大模型Sora生成的數(shù)個(gè)視頻迅速吸引了世界目光。與“文生圖”不同，Sora發(fā)布的視頻長達(dá)60秒，具有豐富的運(yùn)動(dòng)變化，其中物品相互之間的作用關(guān)系、物理規(guī)律的刻畫都達(dá)到了近乎以假亂真的地步。從物體互動(dòng)到光影斑駁，屏幕上像素點(diǎn)的變換令人擊節(jié)嘆賞。

　　像Sora這樣的生成式人工智能并不是“無中生有”。不同于以往為人們所熟悉的判別式人工智能，生成式人工智能本質(zhì)上是一種建立在大模型和預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上的運(yùn)用海量數(shù)據(jù)所生成的“模擬器”。

　　海國圖智研究院院長、暨南大學(xué)教授陳定定認(rèn)為，快速涌現(xiàn)人工智能成果高度依賴于大量、多樣化的數(shù)據(jù)。華大集團(tuán)首席執(zhí)行官尹燁說，發(fā)展人工智能，拼的不僅是“象牙塔尖”的算法更新，更是來源于開放性市場(chǎng)龐大的數(shù)據(jù)積累。

　　基于龐大數(shù)據(jù)和超高算力的“暴力美學(xué)”，是當(dāng)前生成式人工智能的核心打法，也是以O(shè)penAI為代表的一眾企業(yè)的發(fā)展關(guān)鍵。簡單來說，在同等條件下，喂的數(shù)據(jù)越多，人工智能就越強(qiáng)。

　　有數(shù)據(jù)顯示，從GPT到GPT2再到GPT3，OpenAI將模型參數(shù)從1.17億提升到15億，然后爆炸式地提升到1750億，以至于GPT3比以前同類型的語言模型參數(shù)量增加了十倍以上。

　　作為數(shù)字之海的基本構(gòu)成要素，海量、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)爭奪已經(jīng)成為國家和企業(yè)間的無聲戰(zhàn)場(chǎng)。OpenAI旗下產(chǎn)品的使用條款就明確提及，企業(yè)將保留交互數(shù)據(jù)的使用權(quán)?；跀?shù)字技術(shù)形成的通用數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)壟斷，可能將成為這場(chǎng)數(shù)字拓荒當(dāng)中，后發(fā)者無法逾越的天塹。在一定程度上可以說，掌握數(shù)據(jù)，就掌握了包括人工智能等眾多未來產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)權(quán)。

　　AI“肥料”不足

　　如果說數(shù)據(jù)是人工智能成長的“肥料”，那么人類或許將很快面臨“無肥可施”的境地。

　　清華大學(xué)公共管理學(xué)院教授梁正在接受采訪時(shí)提到，全球范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)存量的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長速度。據(jù)人工智能研究機(jī)構(gòu)epoch的研究預(yù)測(cè)，語言數(shù)據(jù)可能在2030～2040年耗盡，其中能訓(xùn)練出更優(yōu)性能的高質(zhì)量語言數(shù)據(jù)甚至可能在2026年耗盡。

　　優(yōu)質(zhì)中文語料的大面積缺失，讓AI學(xué)會(huì)說好中文成為一件難事。業(yè)內(nèi)人士介紹，全球目前最有科學(xué)性和經(jīng)過驗(yàn)證的語料來自學(xué)術(shù)資料庫，包括期刊和文化、出版物，遺憾的是，在這些載體上發(fā)表文章的語言絕大部分都是英語。

　　一項(xiàng)研究顯示，1900～2015年，收錄于SCI的有3000多萬篇文章，其中，92.5%的文章是以英語發(fā)表的；SSCI出版的400多萬篇文章中，93%的文章是用英語發(fā)表。在ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，中文語料比重不足千分之一，英文語料占比超過92.6%。

　　業(yè)內(nèi)人士表示，目前我國仍有大量專業(yè)領(lǐng)域的信息數(shù)據(jù)處于相對(duì)封閉的狀態(tài)，只能在機(jī)構(gòu)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫和圖書館查看，數(shù)據(jù)缺失使大模型存在一定的領(lǐng)域盲區(qū)，開發(fā)潛力不足。

　　例如，在醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，由于歷史和習(xí)慣等復(fù)雜原因，醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間存在嚴(yán)重的“數(shù)據(jù)孤島”問題?！度窠】敌畔⒒{(diào)查報(bào)告》的數(shù)據(jù)顯示，2021年，我國的三級(jí)醫(yī)院平均只有不到20%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用了醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用，二級(jí)醫(yī)院更低，不足5%。

　　清華大學(xué)蘇世民書院院長、人工智能國際治理研究院院長薛瀾在近期的公開演講中談到，中國數(shù)據(jù)質(zhì)量比較低也是一個(gè)問題。中國的數(shù)據(jù)量很大，但沒有真正產(chǎn)業(yè)化，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)商還比較少，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)服務(wù)不賺錢，公共數(shù)據(jù)企業(yè)沒有意愿去清洗，定制化服務(wù)又一般收費(fèi)比較高。因此，數(shù)據(jù)市場(chǎng)如何構(gòu)建也是需要解決的問題。

　　數(shù)實(shí)融合解“數(shù)據(jù)瓶頸”

　　對(duì)于生成式人工智能來說，其核心技術(shù)特性是概率計(jì)算+標(biāo)注訓(xùn)練。依賴大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)，它才能夠有效地學(xué)習(xí)并做出正確的預(yù)測(cè)和決策。

　　在2024年全國兩會(huì)上，有代表委員建議建立數(shù)據(jù)合規(guī)的監(jiān)管機(jī)制和評(píng)估辦法，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)措施，加快高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)集的開發(fā)與利用。

　　面對(duì)可能出現(xiàn)的“數(shù)據(jù)荒”，梁正認(rèn)為，除了此前數(shù)字化建設(shè)中已有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源，還有大量以語音、視頻、工藝參數(shù)、操作記錄等形式構(gòu)成的非結(jié)構(gòu)化產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)尚可開發(fā)。此外，由計(jì)算機(jī)模擬或算法生成的帶有注釋的合成數(shù)據(jù)也可用于大模型訓(xùn)練之中，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量、降低數(shù)據(jù)采集和處理的成本。

　　不少業(yè)內(nèi)人士推測(cè)，Sora可能已經(jīng)通過使用了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的Unreal Engine5（虛幻引擎5）大量生成了合成數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。

　　3月23日，國內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)多模態(tài)金融大模型“財(cái)躍F1金融大模型”在2024全球開發(fā)者先鋒大會(huì)（GDC）上首發(fā)。隨著國內(nèi)大模型在垂直領(lǐng)域加速落地，各類精細(xì)化的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，又將成為新一輪的“金礦”。

　　“挑戰(zhàn)在于產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)的構(gòu)建”，深圳開鴻數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司首席執(zhí)行官王成錄等專家認(rèn)為，“必須克服各人自掃門前雪的單兵作戰(zhàn)思維。”

　　“海量工業(yè)數(shù)據(jù)由于缺乏采集而逸散。”一位從事制造行業(yè)多年的企業(yè)家表示，我國產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)采集存在現(xiàn)實(shí)軟肋，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)自有化，推動(dòng)行業(yè)間形成數(shù)據(jù)平臺(tái)，是走向垂類人工智能的必經(jīng)之路。

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