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界面新闻记者 | 李如嘉(jia)
界面新闻编(bian)辑 | 文姝琪(qi)
界面新闻记者 | 李如嘉(jia)
界面新闻编(bian)辑 | 文姝琪(qi)
2月21日至23日，上海市将举办2025全球开发者先锋大(da)会（Global Developer Conference，以(yi)下简称GDC）。上海市经(jing)信委介绍，Hugging Face、微软开发者社区、CSDN、阿里魔搭社区、Linux基(ji)金会、阿帕奇基(ji)金会、华为社区等国内外100家(jia)开发者社区将参与本届(jie)GDC；聚焦大(da)模型(xing)、算力、语料、工(gong)具、软件(jian)平台等核心(xin)技术(shu)，参与的开发者群体涉及硬(ying)件(jian)开发、云计算、大(da)数据(ju)、物(wu)联网、AI、机(ji)器人、区块链和元宇宙等。
上海库帕思(si)科(ke)技有限公司是本次参会的公司之一。库帕思(si)是按照(zhao)上海市委市政府要求专门设立的人工(gong)智能语料数据(ju)平台型(xing)企业，公司定位是专业化的功能性语料服务运营平台，致力于面向(xiang)基(ji)模、垂类模型(xing)、中小创新创业者提(ti)供(gong)低(di)成本、高质量的语料数据(ju)服务。
“我们整个团队从(cong)大(da)年初四(si)开始就没有休息了，都在对DeepSeek的创新做(zuo)研究和跟进。”库帕思(si)CEO黄海清对界面新闻表示，DeepSeek的横空出世，让整个AI行业既兴奋，又焦虑。焦虑的点(dian)主要在于，为什么现有的大(da)模型(xing)投入了这样多的资金，却没有达到DeepSeek这样的效果。
他认为，DeepSeek的成功核心(xin)除了原始算法(fa)的创新以(yi)外，还在于采用了高质量语料数据(ju)集，这样可以(yi)大(da)大(da)节(jie)约算力和数据(ju)，这为中国大(da)模型(xing)行业“弯(wan)道超车”提(ti)供(gong)了思(si)路。黄海清表示，根据(ju)大(da)模型(xing)目前的发展情况，高质量的语料数据(ju)集会决定大(da)模型(xing)能力的上限，高质量的语料供(gong)给(gei)能极(ji)大(da)降低(di)大(da)模型(xing)公司的训(xun)练成本。
他介绍，库帕思(si)已经(jing)全面启动具身智能、金融、制造、教育(yu)、医疗、文娱、城(cheng)市治理等领(ling)域的行业语料库建设，语料运营1.0平台已投入运营，正(zheng)加快布局从(cong)真实世界到模拟仿真到数据(ju)合成平台2.0研制。目前，该企业已经(jing)链接(jie)了超过50家(jia)语料生态合作伙伴，通过给(gei)合作伙伴提(ti)供(gong)高质量有效数据(ju)集降低(di)大(da)模型(xing)成本。
Scaling Law还在发挥作用，但(dan)是速(su)度(du)已经(jing)慢了下来，黄海清判(pan)断。他认为今后，在语言大(da)模型(xing)之外，多模态大(da)模型(xing)的应用将开始爆发，而ToB（企业）和ToG（政府）的商业模式将会成为大(da)模型(xing)公司主要的发展方向(xiang)，现在很(hen)多基(ji)础大(da)模型(xing)公司都在转向(xiang)行业垂类，未来中国市场上能存活下来的基(ji)础大(da)模型(xing)只会有不到十个。
在具体行业中，他认为，目前金融、教育(yu)、医疗、工(gong)业已经(jing)优先拥(yong)抱了大(da)模型(xing)。而在重点(dian)领(ling)域，比如说(shuo)自动驾(jia)驶、具身智能、科(ke)学智能等也都在积极(ji)应用大(da)模型(xing)。随着时(shi)间的推进，未来的交通行业、零售业等行业都会应用大(da)模型(xing)。相应也对垂直(zhi)行业语料有更大(da)、更高质量的需(xu)求。面向(xiang)推理模型(xing)，还需(xu)要在原来的数据(ju)上构造推理过程(cheng)，这也对语料生产(chan)提(ti)出了新的要求。
在语料数据(ju)的采集和生产(chan)上，黄海清还建议要在版权法(fa)方面做(zuo)到与时(shi)俱进，对人工(gong)智能、大(da)模型(xing)训(xun)练语料数据(ju)的合理界定范围做(zuo)一些更新。
“这并非(fei)要改变过去（的规则），只是增(zeng)加和更新，我认为这是一个比较适合和可以(yi)操作的路径。”黄海清说(shuo)，“在人工(gong)智能、大(da)模型(xing)、语料数据(ju)领(ling)域，以(yi)前的版权法(fa)都是给(gei)人看的，大(da)模型(xing)在训(xun)练语料数据(ju)的时(shi)候，如果再用过去的标准来衡量机(ji)器学习的标准，就不一定那么恰当。而且，这个问题已经(jing)给(gei)大(da)模型(xing)公司的语料采购成本以(yi)及法(fa)律风险造成了影响。”
他建议，要加快明(ming)确大(da)模型(xing)语料数据(ju)的合理使用规则，推动“文本与数据(ju)挖掘”在预训(xun)练领(ling)域的适用；在国内推行针对机(ji)器学习的数据(ju)合理使用，平衡著作权人权利和科(ke)技发展需(xu)要，解决授权难的问题；政府要出台鼓励政策，支持(chi)语料数据(ju)企业加强自动化工(gong)具链平台研发，降低(di)语料数据(ju)成本；打造AI自动化清洗与标注工(gong)具链平台，降低(di)语料成本；加快人工(gong)智能生成物(wu)保护范围的法(fa)律研究，制定规则明(ming)确的人工(gong)智能生成物(wu)的权属与责任。
黄海清还表示，未来，AI将主导数据(ju)的标注和清洗，数据(ju)标注将从(cong)劳(lao)动密集型(xing)产(chan)业向(xiang)知识型(xing)和技术(shu)型(xing)转型(xing)。