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界面新闻记者(zhe) | 李(li)如(ru)嘉
界面新闻编(bian)辑 | 文姝琪
界面新闻记者(zhe) | 李(li)如(ru)嘉
界面新闻编(bian)辑 | 文姝琪
2月21日至(zhi)23日，上海市将举办2025全球开发者(zhe)先锋大(da)会（Global Developer Conference，以下简称GDC）。上海市经(jing)信(xin)委介绍，Hugging Face、微软开发者(zhe)社区、CSDN、阿里(li)魔搭社区、Linux基金会、阿帕奇基金会、华为社区等国内外100家开发者(zhe)社区将参与本届GDC；聚焦大(da)模型、算力、语(yu)料(liao)、工具(ju)、软件平台等核(he)心技术，参与的(de)开发者(zhe)群体涉及硬件开发、云计算、大(da)数据、物联网(wang)、AI、机器人(ren)、区块链和元宇宙等。
上海库帕思科技有限公司是本次参会的(de)公司之一(yi)。库帕思是按照上海市委市政府(fu)要求专门设立的(de)人(ren)工智能语(yu)料(liao)数据平台型企业，公司定位是专业化的(de)功能性语(yu)料(liao)服务运营平台，致力于面向(xiang)基模、垂类模型、中小创新创业者(zhe)提供低成本、高质量的(de)语(yu)料(liao)数据服务。
“我们整个团队从大(da)年初四开始就没有休息了(le)，都在对DeepSeek的(de)创新做研究和跟进(jin)。”库帕思CEO黄海清对界面新闻表(biao)示，DeepSeek的(de)横空出世，让整个AI行业既兴奋，又焦虑。焦虑的(de)点主要在于，为什么现有的(de)大(da)模型投入了(le)这样多的(de)资金，却没有达(da)到DeepSeek这样的(de)效果。
他认(ren)为，DeepSeek的(de)成功核(he)心除了(le)原(yuan)始算法的(de)创新以外，还在于采(cai)用了(le)高质量语(yu)料(liao)数据集，这样可以大(da)大(da)节约(yue)算力和数据，这为中国大(da)模型行业“弯道超车”提供了(le)思路。黄海清表(biao)示，根据大(da)模型目前的(de)发展情况，高质量的(de)语(yu)料(liao)数据集会决定大(da)模型能力的(de)上限，高质量的(de)语(yu)料(liao)供给能极大(da)降低大(da)模型公司的(de)训练成本。
他介绍，库帕思已经(jing)全面启动具(ju)身智能、金融、制造、教育、医疗、文娱、城市治理等领域(yu)的(de)行业语(yu)料(liao)库建(jian)设，语(yu)料(liao)运营1.0平台已投入运营，正加(jia)快布局从真实世界到模拟仿真到数据合成平台2.0研制。目前，该企业已经(jing)链接了(le)超过50家语(yu)料(liao)生态(tai)合作伙伴，通过给合作伙伴提供高质量有效数据集降低大(da)模型成本。
Scaling Law还在发挥作用，但是速度(du)已经(jing)慢了(le)下来，黄海清判断。他认(ren)为今后，在语(yu)言大(da)模型之外，多模态(tai)大(da)模型的(de)应用将开始爆(bao)发，而ToB（企业）和ToG（政府(fu)）的(de)商业模式将会成为大(da)模型公司主要的(de)发展方向(xiang)，现在很多基础大(da)模型公司都在转向(xiang)行业垂类，未来中国市场上能存活下来的(de)基础大(da)模型只会有不到十(shi)个。
在具(ju)体行业中，他认(ren)为，目前金融、教育、医疗、工业已经(jing)优先拥抱了(le)大(da)模型。而在重点领域(yu)，比(bi)如(ru)说自(zi)动驾(jia)驶、具(ju)身智能、科学(xue)智能等也都在积(ji)极应用大(da)模型。随着时间的(de)推进(jin)，未来的(de)交通行业、零售业等行业都会应用大(da)模型。相应也对垂直行业语(yu)料(liao)有更大(da)、更高质量的(de)需求。面向(xiang)推理模型，还需要在原(yuan)来的(de)数据上构造推理过程，这也对语(yu)料(liao)生产提出了(le)新的(de)要求。
在语(yu)料(liao)数据的(de)采(cai)集和生产上，黄海清还建(jian)议要在版权法方面做到与时俱进(jin)，对人(ren)工智能、大(da)模型训练语(yu)料(liao)数据的(de)合理界定范围做一(yi)些更新。
“这并非要改(gai)变过去（的(de)规则），只是增加(jia)和更新，我认(ren)为这是一(yi)个比(bi)较(jiao)适合和可以操作的(de)路径。”黄海清说，“在人(ren)工智能、大(da)模型、语(yu)料(liao)数据领域(yu)，以前的(de)版权法都是给人(ren)看(kan)的(de)，大(da)模型在训练语(yu)料(liao)数据的(de)时候(hou)，如(ru)果再用过去的(de)标准来衡量机器学(xue)习的(de)标准，就不一(yi)定那么恰当。而且，这个问题已经(jing)给大(da)模型公司的(de)语(yu)料(liao)采(cai)购成本以及法律风险造成了(le)影响。”
他建(jian)议，要加(jia)快明确大(da)模型语(yu)料(liao)数据的(de)合理使(shi)用规则，推动“文本与数据挖掘”在预训练领域(yu)的(de)适用；在国内推行针对机器学(xue)习的(de)数据合理使(shi)用，平衡著作权人(ren)权利和科技发展需要，解决授权难的(de)问题；政府(fu)要出台鼓励政策(ce)，支持语(yu)料(liao)数据企业加(jia)强自(zi)动化工具(ju)链平台研发，降低语(yu)料(liao)数据成本；打造AI自(zi)动化清洗与标注工具(ju)链平台，降低语(yu)料(liao)成本；加(jia)快人(ren)工智能生成物保(bao)护范围的(de)法律研究，制定规则明确的(de)人(ren)工智能生成物的(de)权属(shu)与责任。
黄海清还表(biao)示，未来，AI将主导(dao)数据的(de)标注和清洗，数据标注将从劳动密集型产业向(xiang)知识型和技术型转型。