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  中新网北京9月2日电(记者 吴涛)当人工智能的浪潮席卷全球,其背后的“燃料”——数据,正成为竞相争夺的战略资源。然而,并非所有数据都能加速AI的发展。一场从“海量数据”向“高质量数据集”的变革正在发生。

  何为高质量数据集?

  2024年12月,国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》,首次明确提出“高质量数据集”概念,支持企业面向人工智能应用创新,开发高质量数据集,大力发展“数据即服务”“知识即服务”“模型即服务”等新业态。

  近日发布的《高质量数据集建设指引》指出,大模型参数规模指数级增长与多模态能力的拓展,数据需求从“量级积累”转向“量质并重”。

  官方数据显示,截至2025年6月,全国建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB;数据交易机构挂牌高质量数据集3364个,作为交易流通中的关键商品,累计交易额近40亿元,规模达246PB。

  在近日举行的一场论坛上,中国信息通信研究院院长余晓晖表示,放眼全球,有大量的私域数据,在场景、行业、政府中,这部分数据能够释放出来,是构成高质量数据集非常重要的一个方向。

  高质量数据集和AI发展相辅相成

  因为AI大模型的训练会用到海量数据,所以,市场一直有观点认为,未来将无数据可用,或者不得不用大量的合成数据。在这种情况下,高质量数据集无疑成为数据流通的“硬通货”。

  清华大学数字政府与治理研究院院长、教授张小劲表示,人工智能大模型走到哪里,高质量数据集就走到哪里,反之,高质量数据集走到哪里,人工智能就走到哪里,这是相辅相成的,是双轮驱动的格局。

  中国工程院院士吴世忠指出,数据集建设的质量和安全,是大模型发展的生命线,要完善分级分类的数据安全制度,强化全流程的技术防护手段,筑牢防篡改的底层技术能力。在数据集建设中,还要主动融入中华优秀传统文化,避免模型成为利己主义的工具。

  目前高质量数据集建设如火如荼,深圳市政务服务和数据管理局党组书记、局长周剑明在国家数据局官网发文分享,深圳市结合公共数据资源授权运营和可信数据空间建设探索,支持高质量公共数据和企业数据等融合应用,已在征信金融、气象、商保理赔等领域开展试点,取得较好成效。(完) 【编辑:于晓】

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