專家談如何看待我國AI現(xiàn)狀技術與應用迅猛發(fā)展(5)

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2025-02-12 23:28:19 洛念

數(shù)據(jù)質量參差不齊,，數(shù)據(jù)偏差,、標注錯誤等問題普遍存在，嚴重影響模型訓練效果,。在圖像識別訓練集中,，若標注存在偏差,，會導致模型識別準確率大幅下降。對于像DeepSeek這樣依賴大量數(shù)據(jù)訓練的模型,，數(shù)據(jù)質量的不穩(wěn)定會直接影響其性能表現(xiàn),。隨著AI對數(shù)據(jù)的依賴程度不斷加深,，數(shù)據(jù)泄露風險日益增加,。如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下合理利用數(shù)據(jù),，成為AI發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)。企業(yè)和機構在收集,、存儲和使用數(shù)據(jù)過程中,，一旦出現(xiàn)安全漏洞，就可能導致大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件,，損害用戶權益,，影響AI技術的公信力。

AI臟數(shù)據(jù)是指那些包含錯誤,、缺失,、重復或者不一致信息的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)污染則是指在數(shù)據(jù)采集,、標注或傳輸過程中,，有意或無意地引入了錯誤數(shù)據(jù)，導致訓練數(shù)據(jù)的真實性和可靠性受到破壞,。在數(shù)據(jù)收集階段,，由于技術手段有限或人為疏忽，可能會采集到不準確的數(shù)據(jù),。在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié),，標注人員的專業(yè)水平、主觀判斷差異以及標注流程的不規(guī)范,，都可能導致標注錯誤,，從而污染數(shù)據(jù)。一旦這些臟數(shù)據(jù)和被污染的數(shù)據(jù)進入模型訓練過程,，就會誤導模型學習,，使模型產(chǎn)生錯誤的決策和預測。例如,，在自動駕駛AI模型的訓練中,，如果使用了被污染的路況數(shù)據(jù)，可能會導致模型在實際行駛中做出錯誤的判斷,，引發(fā)嚴重的安全事故,。

大規(guī)模AI模型訓練需要巨大的計算資源和高昂的成本。訓練一個大型語言模型可能需要耗費大量的電力和計算芯片資源,，且訓練時間長,，這對于許多科研機構和企業(yè)來說是巨大的負擔，限制了技術的快速發(fā)展和應用,。雖然DeepSeek在計算資源利用上有創(chuàng)新,，降低了訓練成本和時間,，但整體AI行業(yè)對計算資源的高需求問題依然存在。以訓練GPT - 4為例,，其所需的計算資源成本高達數(shù)億美元,，且需要大量高端GPU芯片的持續(xù)運行。在高端計算芯片受限的情況下,，中國AI企業(yè)包括DeepSeek仍面臨潛在的資源短缺風險,。國際形勢變化可能導致芯片供應受阻，使得企業(yè)在模型訓練和迭代上遭遇困境,，限制了技術的進一步發(fā)展和應用拓展,。

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