劉烈宏指出,“十四五”時期,我國牢牢把握數字化、網絡化、智能化發(fā)展機遇,全面深化數據要素市場化配置改革,推動數字中國建設取得顯著成就。近年來,我國人工智能的快速發(fā)展,離不開國家對數據工作的高度重視。
“數據是人工智能發(fā)展的三大核心要素之一,在推動‘人工智能+’過程中發(fā)揮著關鍵作用,特別是高質量數據集的建設至關重要。”劉烈宏舉例,在醫(yī)療健康領域,通過標注的醫(yī)學影像高質量數據集,模型的疾病診斷準確率可以提升15%以上。
作為第一個把數據作為生產要素的國家,我國多措并舉促進數據資源的開發(fā)利用。劉烈宏介紹,為大力推動高質量數據的供給,我國出臺了高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。“我們指導全國數據標準化技術委員會研究制定了相關標準和技術文件,組織了高質量數據集建設先行先試工作和典型案例征集活動,分行業(yè)、分領域樹立了一批典型的解決方案。”劉烈宏說。
劉烈宏透露,經過一段時間的努力,國內多數模型訓練使用的中文數據占比已經超過60%,有的模型已達到80%。中文高質量數據的開發(fā)和供給能力持續(xù)增強,推動我國人工智能模型性能的快速提升。
人工智能模型的訓練也推動了數據交易需求的攀升。數據顯示,截至今年6月底,各地高質量數據集累計交易額近40億元,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規(guī)模達到了246PB。“以北京數交所為例,高質量數據集占交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。”劉烈宏說。同時,上海、天津、安徽等地正在試點“數據語料作價入股”等新模式,引導企業(yè)將高質量數據集折算為股權投入到相關企業(yè)。
劉烈宏表示,下一步,相關部門將通過體系化布局持續(xù)推進高質量數據集建設,加快打造具身智能、低空經濟、生物制造等重點領域數據高地,“我們也將推動全社會強化數據要素價值認同,加快推進數據要素價值共創(chuàng),培育‘為優(yōu)質數據買單’的市場共識。”
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