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專訪全國(guó)政協(xié)委員、工信部原副部長(zhǎng)王江平:AI進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的最大障礙是專業(yè)數(shù)據(jù)集不完善

每日經(jīng)濟(jì)新聞 2025-03-05 22:53:12

王江平表示,人工智能是靠數(shù)據(jù)來(lái)馴化的,既需要公共數(shù)據(jù)來(lái)支撐,又需要專業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)揮關(guān)鍵作用,當(dāng)前專業(yè)數(shù)據(jù)集不完善是制約人工智能進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的最大障礙?!熬唧w到一些行業(yè)數(shù)據(jù)更多掌握在頭部企業(yè)、工程設(shè)計(jì)院、大學(xué)科研院所等手里,要通過(guò)一種商業(yè)模式把他們手里的數(shù)據(jù)集成起來(lái),讓大家共享數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的價(jià)值?!彼f(shuō)。

每經(jīng)記者 楊棄非  淡忠奎    每經(jīng)編輯 楊歡

3月5日,十四屆全國(guó)人大三次會(huì)議開(kāi)幕會(huì)在北京人民大會(huì)堂舉行。國(guó)務(wù)院總理李強(qiáng)在政府工作報(bào)告中提出,要持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng),將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢(shì)、市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)更好結(jié)合起來(lái)。

當(dāng)前,在DeepSeek大模型熱潮帶動(dòng)下,“人工智能+”賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的探索不斷加速,而背后的數(shù)據(jù)、算力等瓶頸問(wèn)題也成為今年全國(guó)兩會(huì)代表、委員們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。

全國(guó)政協(xié)委員、工信部原副部長(zhǎng)王江平在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》(以下簡(jiǎn)稱“NBD”)記者采訪時(shí)表示,人工智能是靠數(shù)據(jù)來(lái)馴化的,既需要公共數(shù)據(jù)來(lái)支撐,又需要專業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)揮關(guān)鍵作用,當(dāng)前專業(yè)數(shù)據(jù)集不完善是制約人工智能進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的最大障礙。

“具體到一些行業(yè)數(shù)據(jù)更多掌握在頭部企業(yè)、工程設(shè)計(jì)院、大學(xué)科研院所等手里,要通過(guò)一種商業(yè)模式把他們手里的數(shù)據(jù)集成起來(lái),讓大家共享數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的價(jià)值。”他說(shuō)。

專業(yè)數(shù)據(jù)集和算力瓶頸是突出短板

NBD:您認(rèn)為,當(dāng)前人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨的最大障礙是什么?

王江平:人工智能有推動(dòng)效率提升的作用,但進(jìn)入到實(shí)體經(jīng)濟(jì),它面臨最大的障礙還是數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。因?yàn)槿斯ぶ悄苁强繑?shù)據(jù)來(lái)馴化的,專業(yè)的數(shù)據(jù)馴化出的模型就會(huì)比較專業(yè)。反之,如果數(shù)據(jù)不專業(yè),就達(dá)不到這樣的效果。

所以,現(xiàn)在我們要推動(dòng)人工智能進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì),就迫切需要解決專業(yè)化數(shù)據(jù)集不足的問(wèn)題,這個(gè)顆粒度越細(xì)越好?,F(xiàn)在來(lái)看,我們通識(shí)性的數(shù)據(jù)已經(jīng)有了,但是一些很專業(yè)的數(shù)據(jù)還需要去豐富,這是當(dāng)前要迫切解決的問(wèn)題。

接下來(lái),就是商業(yè)模式的問(wèn)題。人工智能進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)需要什么樣的商業(yè)模式,這是一個(gè)探索的過(guò)程。在我看來(lái),至少有這樣幾個(gè)商業(yè)模式值得去探索——

第一個(gè)就是模型托管,模型做出來(lái)放在哪里,涉及云服務(wù)的問(wèn)題;第二是模型服務(wù),模型做出來(lái)以后要進(jìn)入到每一個(gè)具體的行業(yè)。也就是說(shuō),做模型的人要懂實(shí)體經(jīng)濟(jì),推動(dòng)模型進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)就是模型服務(wù)。

最后就是數(shù)據(jù)治理和交易問(wèn)題。一個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)治理完不完整非常關(guān)鍵,只有一個(gè)科學(xué)的、完整的數(shù)據(jù)治理體系才可能提供一個(gè)高水平的、專業(yè)化的數(shù)據(jù)集。有數(shù)據(jù)集就會(huì)涉及到交易的問(wèn)題。

還有生產(chǎn)裝備的智能化,現(xiàn)在我們的AI PC、AI手機(jī),甚至AI家居等等,這些裝備制造的AI化也值得探索。當(dāng)然,模型的評(píng)估測(cè)試等服務(wù)也自然會(huì)跟著起來(lái)。

NBD:作為支撐AI算法運(yùn)行的基礎(chǔ),大模型的算力瓶頸問(wèn)題也受到越來(lái)越多的關(guān)注。您如何看待這一問(wèn)題?

王江平:算力確實(shí)是我們的一個(gè)短板,但我認(rèn)為通過(guò)綜合施策是可以解決的。算力包括芯片、網(wǎng)絡(luò),以及供電這樣一些綜合型基礎(chǔ)設(shè)施,或者叫算力基礎(chǔ)設(shè)施。這些基礎(chǔ)設(shè)施中,芯片是我們的一個(gè)短板。

在人工智能時(shí)代,特別是DeepSeek出來(lái)以后,我預(yù)測(cè)這種專用芯片(ASIC芯片)會(huì)在今明兩年有一個(gè)大爆發(fā)的機(jī)會(huì)。我們過(guò)去的CPU是通用型芯片,而大模型出來(lái)以后,可能會(huì)有越來(lái)越多大模型專用的算力芯片出現(xiàn)。

加快搭建“顆粒度更細(xì)”的數(shù)據(jù)集

NBD:您認(rèn)為,現(xiàn)在人工智能在哪個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用最為成熟?

王江平:不論哪個(gè)領(lǐng)域都應(yīng)該主動(dòng)地去擁抱人工智能,而行業(yè)的數(shù)據(jù)集越好、越快,應(yīng)用也就會(huì)越深入。我覺(jué)得現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)的人工智能應(yīng)用發(fā)展比較快,而工業(yè)行業(yè)里門(mén)類較多,反而可能是一些關(guān)注度不高、規(guī)模較小、企業(yè)不多的行業(yè)會(huì)率先突破,因?yàn)樗臄?shù)據(jù)集更容易建設(shè),數(shù)據(jù)的共享更容易做起來(lái)。

實(shí)際上,一方面人工智能確實(shí)給我們的很多崗位帶來(lái)了替代效應(yīng),但另一方面它也會(huì)增加很多新的崗位。不論是對(duì)企業(yè),還是個(gè)人而言,一定要抓住這個(gè)機(jī)會(huì)去主動(dòng)地?fù)肀斯ぶ悄堋?/p>

NBD:行業(yè)AI應(yīng)用落地程度,很大程度上取決于專業(yè)數(shù)據(jù)集的完善程度。您提到要建立一些“顆粒度更細(xì)”的數(shù)據(jù)集,目前還有哪些難點(diǎn)?應(yīng)該如何去解決?

王江平:在過(guò)去,人工智能模型還是一個(gè)高大上的東西,它的進(jìn)入門(mén)檻是比較高的,但當(dāng)DeepSeek模型開(kāi)源以后,它的應(yīng)用門(mén)檻大幅降低。這樣一來(lái)對(duì)人工智能模型的需求就顯得非常迫切,但我們的數(shù)據(jù)集其實(shí)還沒(méi)有完全準(zhǔn)備好,這是需要有個(gè)過(guò)程的。

另一方面,數(shù)據(jù)集本身涉及到企業(yè)生產(chǎn)、能耗等關(guān)鍵數(shù)據(jù),對(duì)企業(yè)而言是非常重要的,一般不太愿意去共享,所以我們要探索一種共享機(jī)制來(lái)推動(dòng)這種數(shù)據(jù)集的建設(shè)。

我們的數(shù)據(jù)集既需要公共數(shù)據(jù)來(lái)支撐,更需要多個(gè)“顆粒度很細(xì)”的行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)揮關(guān)鍵作用。而具體到一些行業(yè)數(shù)據(jù)更多又是掌握在頭部企業(yè)、工程設(shè)計(jì)院、大學(xué)科研院所等手里,所以,下一步我們要通過(guò)一種商業(yè)模式把他們手里的數(shù)據(jù)集成起來(lái),能夠讓大家共享數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的價(jià)值。這樣形成的數(shù)據(jù)就會(huì)很有價(jià)值,用它馴化的模型就可以更容易地進(jìn)入具體的行業(yè)里去應(yīng)用。

NBD:專業(yè)數(shù)據(jù)集的建設(shè)能否解決AI幻覺(jué)的問(wèn)題?

王江平:其實(shí),AI幻覺(jué)與數(shù)據(jù)集的質(zhì)量、豐富性有很大的關(guān)系。就推理模型來(lái)講,幻覺(jué)是比較高的。如果某些特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集不完整,就會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。因?yàn)槿斯ぶ悄苡幸粋€(gè)“補(bǔ)白機(jī)制”,它自己數(shù)據(jù)庫(kù)里有這些數(shù)據(jù)就會(huì)按照一定的權(quán)重去算,等于是一個(gè)輸出的結(jié)果。

但當(dāng)它沒(méi)有這樣豐富的數(shù)據(jù)集時(shí),就會(huì)降低它的權(quán)重,最后補(bǔ)白出來(lái),就可能會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。我們一般人看不出來(lái),但是專業(yè)人士就會(huì)看出來(lái)這是胡編亂造的。所以,歸根究底,幻覺(jué)問(wèn)題也是一個(gè)數(shù)據(jù)集的質(zhì)量問(wèn)題。

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