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在Gartner2022年發(fā)布的人工智能技術成熟度曲線中，“以數(shù)據(jù)為中心的人工智能”（Data-centric AI）被列為人工智能技術和應用的四大創(chuàng)新類別之一。機器學習學者吳恩達也在2022年與IEEE Spectrum的采訪中表示，人工智能將向“數(shù)據(jù)為中心”進行轉(zhuǎn)變。

眾所周知，數(shù)據(jù)是人工智能的重要生產(chǎn)要素，對于AI模型開發(fā)和應用非常關鍵，被喻為AI的原料。

說起以數(shù)據(jù)為中心（Data-centric），不得不提起以模型為中心（Model-centric）的人工智能。從以模型為中心的角度來看，工程師更加偏向從模型出發(fā)，通過特征工程來使數(shù)據(jù)適合其模型，而當現(xiàn)有模型無法充分解決問題時，將開發(fā)可以解決問題的新模型。人工智能領域此前專注于通過調(diào)整算法模型來實現(xiàn)更準確的結果，但采用公開數(shù)據(jù)和低質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行訓練的模型普適性較差，而重新訓練的成本代價更高，最終導致算力資源和時間的浪費。

從以數(shù)據(jù)為中心的角度來看，數(shù)據(jù)決定了模型的效果，通過對訓練數(shù)據(jù)集的改進可以提升模型的準確性和魯棒性。斯坦福大學李飛飛等人在2022年8月發(fā)表的論文中指出，實現(xiàn)可信AI，數(shù)據(jù)的設計、改進和質(zhì)量評估是關鍵。以數(shù)據(jù)為中心的人工智能將重點轉(zhuǎn)移到治理和增強用于模型訓練的數(shù)據(jù)上，高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)集、完備的數(shù)據(jù)應用策略將會更好的服務于模型的開發(fā)與應用。通過數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)自動化、建立數(shù)據(jù)供給全流程等方式，利用數(shù)據(jù)采集標注平臺、數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估等工具和數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等技術手段，改進、完善、評估數(shù)據(jù)，形成優(yōu)質(zhì)的標準化數(shù)據(jù)產(chǎn)品和完備的數(shù)據(jù)全生命周期管理體系，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，最大化釋放數(shù)據(jù)的價值。

目前，國內(nèi)外眾多研究機構、企業(yè)為實踐以數(shù)據(jù)為中心的人工智能，正在推動相關應用技術服務和產(chǎn)品的研發(fā)落地。國際權威學者吳恩達在2021年舉辦了首屆“以數(shù)據(jù)為中心的人工智能競賽”，比賽僅允許通過改進數(shù)據(jù)來提升模型的性能，將數(shù)據(jù)的重要性提升到一個新的高度。在國內(nèi)，上海人工智能實驗室建設OpenDataLab浦數(shù)人工智能開放數(shù)據(jù)平臺，匯聚海量的數(shù)據(jù)資源，包括覆蓋800多種任務類型的3000多個數(shù)據(jù)集，并提供便捷檢索和快速下載服務；商湯建立了AI數(shù)據(jù)的采標平臺和數(shù)據(jù)集管理平臺，并作為商湯AI大裝置中的一環(huán)，全面賦能工程化數(shù)據(jù)應用和AI模型的研發(fā)部署；格物鈦構建了新一代非結構化數(shù)據(jù)平臺，通過數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)協(xié)同等功能，打破數(shù)據(jù)質(zhì)量不一致、數(shù)據(jù)分散等問題，提升AI模型的訓練效果。

可見，推動將“以數(shù)據(jù)為中心的人工智能”，連接起數(shù)據(jù)團隊和模型團隊，建立起一套標準化的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、組織管理與工具系統(tǒng)的標準體系，對于企業(yè)更好的利用AI模型的能力促進業(yè)務增長顯得至關重要。目前，中國信息通信研究院依托人工智能關鍵技術和應用評測工業(yè)和信息化部重點實驗室，聚焦人工智能工程化應用和發(fā)展，基于人工智能開發(fā)平臺、MLOps等研究成果，構建面向AI工程化的《人工智能工程化數(shù)據(jù)應用成熟度模型》標準體系。標準體系從AI數(shù)據(jù)集質(zhì)量控制出發(fā)開展數(shù)據(jù)應用策略研究，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，對人工智能產(chǎn)品落地和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有一定的前瞻性和長遠意義。