人工智能领域的关键挑战：高质量的训练数据处理能力

当前,人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重大热点,以大模型为代表的通用智能范式正在驱动对模型算法、基础算力和规模化数据的转型需求。数据作为人工智能的核心驱动力之一,它为模型的训练、优化、决策和应用提供了基础。随着大模型和深度学习的发展,行业对大规模数据的需求也增加,数据质量和处理能力成为了人工智能领域的关键挑战之一。

在近日举办的2024北京AI原生产业创新大会上,北京金控集团董事长、北京国际大数据交易所董事长范文仲在发布会上发言指出,当前,我国人工智能的发展需要突破两大瓶颈问题,一是缺乏高质量的训练数据,二是缺乏满足智能运算要求的算力。他表示,从数据来看,人工智能大模型的训练越来越依赖高质量数据集的提供。企业要发展人工智能技术,往往缺乏数量足够大、合法合规、可用度高、成本适宜的多模态数据集。目前训练数据集涉及的知识产权合规性问题是一大难点。人工智能模型训练所用的部分数据,例如书籍、期刊、论文等,可能存在知识产权争议。范文仲建议政府出台法规,鼓励敏感的大模型数据进场交易,使用避风港原则和发展人工智能训练保险产品,不断降低人工智能模型训练的合规风险。

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