11月19日音讯（报导：李楠）今天下午，行业大模型、具身智能、算力、芯片、数据组成等10 项首发效果在乌镇峰会登台路演， 其间 AI 数据组成与出产渠道AIGD（AI Generated Data）因聚集“数据组成”获广泛重视。“未来的AI使用需求很多稀缺且难以获取的长尾数据，如自动驾驶中的极点气候与极点路况数据，具身智能练习所需求的杂乱场景数据。在此布景下，数据组成成为要害。”蚂蚁数科AI科技技能负责人、蚂蚁天玑试验室主任李哲现场说道。

AI 开展正面临着高质量数据缺少的问题。近年来，伴随着大模型技能的快速开展，机器学习也正从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，高质量数据可以更好地模仿客观国际，提高模型的准确性和稳定性，可是“到 2026 年，现存的用于 AI 模型练习的高质量言语数据将耗尽”，据Epoch AI Research研讨团队猜测。Gartner 表明，到 2030 年，组成数据将成为 AI 模型的首要练习数据来历；2024 年， 60% 的 AI 数据将是组成数据，被用于模仿、猜测场景和下降危险。

记者在2024年国际互联网大会乌镇峰会了解到，AIGD渠道是由蚂蚁数科申报的首发效果，渠道可经过大规模组成互联网所不掩盖的高质量、高价值笔直语料数据，协助科技厂商进行 AI 模型练习。记者了解到，AIGD具有 PB 级数据出产才能，支撑数据从生成到练习全流程自动化处理，自动化率到达 80%，这极大提高了数据处理的功率和质量。此外，渠道自研15 余种数据组成东西，现在可以组成图片、视频、3D模型、多模态图文视频对、多轮对话、语音信号、心率脑电信号、结构化买卖数据等多模态数据，以满意多种使用场景下的 AI 模型练习需求。

业内人士普遍认为，“高质量数据”是 AI 大模型深化到工业的重要根底，没有好的数据做支撑，全部 AI 使用都是海市蜃楼。近来，OpenAI职工爆料说，“新模型‘没有那么大飞跃’”，首要原因之一就是高质量数据缺乏所导致的。本年 9 月份， OpenAI 发布推理模型o1，带来了强化学习练习新范式，经过自博弈强化学习，将组成数据的方式练习给大模型，然后大幅增加大模型逻辑推理才能。

“数据组成”是蚂蚁数科 AIGD 渠道的首要功能之一，此外还包括数据标示、质检等才能。在数据标示方面，经过人机协同进行标示，人工智能算法可以自动识别和预处理大部分根底信息，预标示模型依靠人工标示量下降了 70%以上。在数据质检方面，渠道会依据元信息支撑不同粒度的数据质量计算，最大程度了解数据，确保组成及标示后的数据契合预期质量要求。

记者注意到，蚂蚁数科本年连续迭代发布了多款 AI 产品，包括大模型安全评测与防护产品“蚁天鉴”、反深假造产品 ZOLOZ Deeper 等。作为一家面向 ToB 服务的科技公司，蚂蚁数科旗下首要包括“企业用云服务”“企业区块链服务”“企业AI服务”三大中心事务，李哲在乌镇峰会上表明，“咱们行将迎来 AI 服务工业的黄金时代，蚂蚁数科将会坚定在 AI ToB 范畴投入，让 AI 深化千行百业。”。

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