劉勁、段磊、吳汶軒/文

現(xiàn)代主流AI基本都基于機器學習和深度學習模型，其機制是從數(shù)據(jù)中“學習”模式和規(guī)律。沒有數(shù)據(jù)，模型無法訓練，這些AI的智能也就無從談起，因此數(shù)據(jù)常被比喻為AI的燃料或血液。

進入大模型時代，基于自監(jiān)督學習的預訓練范式顯著降低了數(shù)據(jù)利用中的人工標注依賴，使模型能夠以低成本、高效率學習大規(guī)模數(shù)據(jù)，這促進了數(shù)據(jù)、模型參數(shù)與算力三者之間的協(xié)同快速發(fā)展。

人們據(jù)此總結(jié)出著名的規(guī)模定律（ScalingLaw）：大語言模型的性能與模型參數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)量、計算量之間存在平滑的冪律關(guān)系，通俗地說，就是模型越大、數(shù)據(jù)越多、算力越強，模型的性能越好。

但下一步AI發(fā)展面臨巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，被討論最多的是“數(shù)據(jù)枯竭”。

原因不難理解：某種程度上，AI訓練利用的是人類積累的“庫存”數(shù)據(jù)。預訓練數(shù)據(jù)中占重要比例的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，是過去數(shù)十年人類在網(wǎng)上生產(chǎn)、數(shù)字化并沉淀的信息。例如維基百科，雖然數(shù)據(jù)量占比不大，但在大模型訓練中提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，它是數(shù)千人20多年辛苦維護的信息成果；訓練語料中的一些圖書和經(jīng)典文獻則代表了人類幾千年的積累。

雖然人類社會每年也會新增大量數(shù)據(jù)——新聞、新書、新論文等，但相對線性增長的高質(zhì)量數(shù)據(jù)很難匹配如今AI的超線性發(fā)展預期。根據(jù)獨立研究機構(gòu)EpochAI的最新測算，語言模型的訓練將在2026年到2032年間耗盡人類公開的文本數(shù)據(jù)。

AI的發(fā)展面臨兩個維度的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：一個維度是是否有足夠多的數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)的數(shù)量與覆蓋度；另一個維度是數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，包括真實性、標注水平、結(jié)構(gòu)化程度等。

AI開發(fā)與應用的各個環(huán)節(jié)、場景都面臨這兩個維度的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：預訓練階段面臨前面談到的數(shù)據(jù)枯竭和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題；后訓練和對齊階段面臨高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)的短缺；基座模型的行業(yè)微調(diào)和應用面臨專業(yè)數(shù)據(jù)極端稀缺、噪聲大的問題；多模態(tài)模型訓練面臨高質(zhì)量配對（如圖文對）數(shù)據(jù)不足；具身模型則是面臨真實數(shù)據(jù)成本極高的發(fā)展制約。

如何應對AI發(fā)展中的這些數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)？大體有三個方向：對人類社會積累的數(shù)據(jù)和人腦中的知識進行更深層的挖掘和治理；依托機器智能挖掘和生成數(shù)據(jù)；在算法與模型范式上進行創(chuàng)新以減少對數(shù)據(jù)的依賴。這里我們主要討論前兩個方向。

數(shù)據(jù)擴增方法一：收集和整理散落數(shù)據(jù)

對于人類社會積累的數(shù)據(jù)，所謂“數(shù)據(jù)枯竭”更多反映的是低垂的果實快被摘完了：公開的、未被產(chǎn)權(quán)保護的文本化數(shù)據(jù)確實在被大模型快速消耗，但人類社會和人腦中仍有大量尚未開發(fā)的數(shù)據(jù)與知識空間。

首先，各行各業(yè)有海量不公開的數(shù)據(jù)。很多高價值數(shù)據(jù)掌握在平臺、企業(yè)、專業(yè)機構(gòu)、設備端和工作流系統(tǒng)中，例如電商平臺的交易、評價、用戶畫像等；醫(yī)療領(lǐng)域的病歷、影像、診斷記錄等；制造業(yè)的工藝參數(shù)、質(zhì)檢標準、故障記錄等；科研領(lǐng)域的實驗數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、未發(fā)表的負面實驗結(jié)果等。

這些數(shù)據(jù)往往涉及隱私、產(chǎn)權(quán)、商業(yè)機密或監(jiān)管合規(guī)，以私有、分散的“數(shù)據(jù)孤島”形式存在。它們在具體應用中可以通過RAG（檢索增強生成）等方式發(fā)揮局部價值，但很難匯聚成可持續(xù)提升通用智能的大規(guī)模訓練語料。

以上大部分場景相對容易理解，這里補充一個容易被忽略的例子：科學界長期存在“發(fā)表偏差”——成功的實驗才會發(fā)表，失敗的實驗被丟棄。但對AI而言，失敗案例和成功案例都具有學習價值，大量未被共享的失敗實驗構(gòu)成了一座尚未開采的知識礦山。

AI專家已經(jīng)在探索一些技術(shù)手段來釋放這些數(shù)據(jù)在訓練上的潛力。典型做法包括：通過聯(lián)邦學習在不移動原始數(shù)據(jù)的前提下進行聯(lián)合訓練；以及利用差分隱私等技術(shù)，在數(shù)學上保證個體信息不可被還原，為跨機構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)作提供安全邊界。這類手段解決的是“在不泄露隱私的前提下，如何讓數(shù)據(jù)參與訓練”的問題。

但要讓這些數(shù)據(jù)在AI發(fā)展中發(fā)揮最大價值，技術(shù)之外還需要制度與機制的設計。

有兩條路徑可以探索：一是自下而上的、市場化與利益激勵導向的路徑，例如數(shù)據(jù)交易市場、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)要素入表等，讓數(shù)據(jù)擁有者在合規(guī)前提下有動力開放數(shù)據(jù)，分享增值收益；一是自上而下的路徑，由政府或行業(yè)監(jiān)管者在涉及國計民生、公共安全、基礎(chǔ)科研等領(lǐng)域做統(tǒng)一安排，通過統(tǒng)一標準、基礎(chǔ)平臺和公共數(shù)據(jù)集建設，加快數(shù)據(jù)從“碎片資源”變成“公共基礎(chǔ)設施”的進程。技術(shù)手段提供安全閥，機制設計提供流動性和可持續(xù)激勵，兩者缺一不可。

其次，人類大腦中還有不少尚未數(shù)據(jù)化的認知資產(chǎn)，其中有兩類對AI的能力上限影響尤為關(guān)鍵：復雜決策背后的思維軌跡，以及專家的隱性知識。這些認知如果不被數(shù)據(jù)化，AI就難以學習和復制，未來有很大的挖掘空間。

從思維軌跡看，很多高價值任務，如企業(yè)家的重大決策、醫(yī)生對疑難雜癥的診斷、工程師處理罕見故障等，人類通常會記錄“做了什么”和“結(jié)果如何”，但缺乏“這么做背后的思考、還考慮過哪些備選方案”這種詳細的思維軌跡數(shù)據(jù)。這就像只存下數(shù)學題的題目和答案，卻沒有列出中間的解題步驟。

對于AI來說，缺乏這些“思維鏈條”數(shù)據(jù)，就很難真正學到可遷移的推理能力，只能在大量輸入輸出對上做模式擬合。這也是為什么過去一年多加入“思維鏈”能力的模型往往性能躍升，但目前可用的高質(zhì)量思維軌跡數(shù)據(jù)依然非常有限。

從隱性知識看，人類認知中有大量難以清晰描述的部分，例如資深專家的直覺、情境化的感知、具身的“肌肉記憶”、團隊協(xié)作中的默契規(guī)則等。隱性知識放到AI語境下，就是難以完整標注、難以形成訓練樣本的信息，AI也就難以利用。

思維軌跡和隱性知識的系統(tǒng)性數(shù)據(jù)化雖然成本高、難度大，但從信息密度和獨特性來看，是一座挖掘難度大但價值極高的金礦，很可能成為未來AI能力持續(xù)提升的關(guān)鍵來源之一。

第三，對人類已經(jīng)積累的知識進行治理、提高質(zhì)量同樣至關(guān)重要。AI訓練領(lǐng)域常說“垃圾進，垃圾出”，意思是數(shù)據(jù)質(zhì)量在很大程度上決定了模型能力，因為模型本身缺乏自動鑒別真?zhèn)魏椭匾缘哪芰?，很容易從低質(zhì)量數(shù)據(jù)中學到錯誤模式。

互聯(lián)網(wǎng)上的信息質(zhì)量良莠不齊，充滿錯誤、虛假、過時、片面和重復內(nèi)容，直接用于訓練就會在輸出中放大幻覺與偏見。而在AI時代，圍繞“被模型引用和采樣權(quán)”展開的過度甚至惡意GEO（生成式引擎優(yōu)化），又給知識污染增加了新的入口。

因此，圍繞提升數(shù)據(jù)和知識質(zhì)量本身，可以展開一整套工作：底層是常規(guī)的數(shù)據(jù)清洗、去重、糾錯和噪聲過濾；再往上一層，是為重要知識建立溯源和版本控制機制，明確來源、更新時間和責任主體，并通過知識圖譜等方式統(tǒng)一概念、結(jié)構(gòu)化關(guān)系；在高價值專業(yè)領(lǐng)域，則需要通過精細標注工程和領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c，構(gòu)建“少而精”的高置信度數(shù)據(jù)集，作為模型校準與評估的基準。

只有在人類知識本身經(jīng)歷了這樣一輪“面向AI的治理和提純”之后，后續(xù)的模型訓練與推理才能真正站在更堅實、更干凈的知識地基上，而不是踩在混雜的信息泥沙里。

數(shù)據(jù)擴增方法二：利用機器智能

在盡最大努力挖掘人類社會積累的數(shù)據(jù)和人腦中的認知之外，另一個思路是利用AI自身體系來挖掘和生成數(shù)據(jù)。

首先是合成數(shù)據(jù)。合成數(shù)據(jù)有多種生成方式，可以基于規(guī)則/模板、統(tǒng)計分布、機器學習模型和仿真環(huán)境等生成，我們重點討論在當前AI訓練中扮演更重要角色的后兩種。

從大模型生成的數(shù)據(jù)為什么可以訓練新的大模型？比較好理解的是用教師模型的高質(zhì)量輸出訓練學生模型，這就是所謂的“知識蒸餾”；即便對于前沿大模型的訓練，基于上一代模型的合成數(shù)據(jù)在一些情況下依然可以發(fā)揮重要作用。

比如同一道數(shù)學題，讓模型回答100次，只取回答正確的20次作為數(shù)據(jù)來訓練新的模型，本質(zhì)上就是在用模型自身的“高質(zhì)量子集”來放大有效樣本。一方面，通過自動化生成和篩選，我們可以從原本稀缺的高質(zhì)量人類解題記錄，擴展出數(shù)量更多、風格多樣但邏輯正確的解題軌跡；另一方面，合成數(shù)據(jù)還可以刻意在難度更高、分布更稀疏的題型上“過采樣”，補齊真實數(shù)據(jù)里的薄弱環(huán)節(jié)。

另一個例子是智能駕駛訓練借助合成數(shù)據(jù)來生成極其罕見的事故場景。從現(xiàn)實路測中收集長尾事故的效率很低，但基于現(xiàn)實數(shù)據(jù)，我們可以提取駕駛中的要素：場景類型（十字路口、高速、城市街道、停車場）、天氣（晴、雨、霧、雪、冰）、道路條件（干爽、濕滑、結(jié)冰、碎石）、時間（白天、夜晚、黃昏）等，用這些要素構(gòu)成極端組合，在仿真環(huán)境中進行訓練。

但從這兩個例子也能看出，在這類合成數(shù)據(jù)中，AI并不能憑空創(chuàng)造出全新的知識。

第一個例子依賴外部驗證器（標準答案）從模型能力的上限而非均值中提取訓練樣本，優(yōu)化的是數(shù)據(jù)分布。第二個例子是對已知元素的重組與放大。嚴格來說，在這里AI沒有真正拓展數(shù)據(jù)邊界，而是把人類社會貢獻的原始數(shù)據(jù)當作礦石，進行提純、配比和加工，做成更適合訓練的“數(shù)據(jù)合金”，在既有知識的邊界之內(nèi)榨出更多價值。

其次是讓AI通過強化學習去拓展數(shù)據(jù)（也可以看作廣義的合成數(shù)據(jù)）。與基于人類樣本的合成不同，這里真正超越了既有的人類社會數(shù)據(jù)，讓模型在與環(huán)境的連續(xù)交互中主動產(chǎn)出新的軌跡數(shù)據(jù)，探索尚未有人涉足的策略空間。強化學習的核心在于：通過“狀態(tài)—動作—反饋”的循環(huán)，讓智能體在試錯中逐步學到高回報的行為策略，而每一條行為序列本身就是在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

最經(jīng)典的例子是AlphaZero。在圍棋、國際象棋等確定性棋類上，它幾乎不需要人類棋譜，只依賴規(guī)則、隨機起步和自對弈，通過數(shù)以億計的自博弈局面和勝負反饋，不斷更新策略網(wǎng)絡和價值網(wǎng)絡，超越了所有人類棋手和傳統(tǒng)棋力引擎。這說明，在規(guī)則明確、反饋清晰的封閉環(huán)境中，AI完全可以“從零開始”通過自生成的數(shù)據(jù)逼近甚至突破人類經(jīng)驗上限。

在開放任務上，一個重要進展是以DeepSeek-R1為代表的“思維鏈強化學習”推理模型。其思路是：先讓模型在數(shù)學、編程等可自動驗證正確性的任務上自由生成思維鏈，然后根據(jù)最終答案是否正確、思維鏈是否合理給予獎勵或懲罰，驅(qū)動模型不斷調(diào)整自己的推理策略。

與傳統(tǒng)依賴人工標注的鏈式監(jiān)督不同，這種做法不預先準備龐大的人類思維鏈數(shù)據(jù)集，而是讓模型在訓練過程中持續(xù)自生成、自篩選推理軌跡，相當于搭建了一個“自動產(chǎn)出高質(zhì)量思維軌跡”的新數(shù)據(jù)工廠。

更具想象空間的是具身智能領(lǐng)域。自動駕駛和機器人訓練中已經(jīng)廣泛使用仿真環(huán)境，通過大規(guī)模仿真駕駛、仿真抓取與裝配等方式，用強化學習或相關(guān)方法生成遠超真實道路和工廠場景數(shù)量的交互數(shù)據(jù)，覆蓋各類長尾風險場景和罕見工況。在真實世界中，機器人通過長期具身訓練，同樣會不斷產(chǎn)生傳感器讀數(shù)、動作序列和任務反饋，這些都是未來可用的高價值新生數(shù)據(jù)。

第三，還有一個探索方向是發(fā)展AI的主動學習。與被動等待人類喂數(shù)據(jù)不同，主動學習的核心思想是“模型自己決定學什么、向誰問什么”。

在數(shù)據(jù)標注昂貴的場景下，模型可以根據(jù)當前的不確定度或潛在信息增益，挑選最有價值的樣本向人類請求標注，或者在仿真環(huán)境中重點探索那些最能減少不確定性的狀態(tài)和任務。這樣一來，在同樣的標注預算下，模型獲得的是信息密度最高的一小撮樣本，而不是平均分布在所有樣本上的“薄薄一層監(jiān)督”。

從更長遠的視角看，主動學習、強化學習和具身智能結(jié)合，有望讓AI從“被動消費現(xiàn)成數(shù)據(jù)”的角色，轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃右?guī)劃學習路徑、主動創(chuàng)造關(guān)鍵數(shù)據(jù)”的學習者（這其實也是挖掘人腦認知的做法）。

AI時代，數(shù)據(jù)領(lǐng)域有巨大機會

AI下一階段的發(fā)展，很大程度上取決于誰能在數(shù)據(jù)上做好文章。這里至少有兩個原因。第一，如前所述，無論規(guī)模還是質(zhì)量，數(shù)據(jù)都已經(jīng)遇到新的天花板。能緩解這些瓶頸、提升數(shù)據(jù)有效供給的方案，都直接對應著巨大的經(jīng)濟價值。特別是在前沿模型能力趨同的背景下，AI競爭的焦點很可能轉(zhuǎn)向“誰掌握了更干凈、更稀缺、更難復制的數(shù)據(jù)”。

第二，在AI的三要素中，算力和基礎(chǔ)模型的產(chǎn)業(yè)門檻都極高：提到算力我們會想到英偉達、AMD、寒武紀等芯片廠商，提到模型會想到 OpenAI、DeepSeek等頭部實驗室和平臺。相比之下，數(shù)據(jù)更像一個能容納眾多參與者的生態(tài)：它高度分散在各個垂直行業(yè)和場景中。

這意味著深耕不同行業(yè)的龍頭企業(yè)、手握獨特數(shù)據(jù)切口的中小公司甚至初創(chuàng)團隊，都有機會通過建設高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務，在AI時代形成自己的護城河，而不必正面卷算力和通用大模型。

除了企業(yè)可以在數(shù)據(jù)上發(fā)掘機會，政府也需要扮演關(guān)鍵角色。前文已經(jīng)區(qū)分了自上而下和自下而上的兩種數(shù)據(jù)治理思路：在適合自上而下的領(lǐng)域，政府應盡快搭建共享平臺和制度框架，讓這些數(shù)據(jù)更好地用于AI訓練和公共服務；在適合市場機制的領(lǐng)域，則應盡量給創(chuàng)新留出空間，避免過度集中或一刀切管制。

從粗略邏輯看，涉及國家安全、公共利益和基礎(chǔ)服務的數(shù)據(jù)，更適合由政府主導來保障秩序和可用性，例如氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)（如測繪成果）、人口基礎(chǔ)信息、宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計、社會保障等基礎(chǔ)公共數(shù)據(jù)。醫(yī)療健康、交通等“民生數(shù)據(jù)”，由于外部性強、單個主體難以內(nèi)部化全部風險，同樣需要較強的自上而下機制——包括統(tǒng)一標準、公共數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施、跨部門數(shù)據(jù)共享規(guī)則以及嚴格的隱私和安全邊界。

相比之下，那些更加偏向商業(yè)競爭的領(lǐng)域，如電商行為數(shù)據(jù)、消費金融數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部運營數(shù)據(jù)等，則更應以市場化方式去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值、優(yōu)化配置，政府只需做好監(jiān)管，而不是直接替代市場。

就中國而言，大語言模型訓練對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)高度依賴，但受限于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起步較晚等因素，中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量整體上遠遜于英文互聯(lián)網(wǎng)世界（好在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)大部分是公開數(shù)據(jù)，英文的我們也可以用）。

不過，中國在其他類型數(shù)據(jù)上具有潛在結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢：龐大的人口與市場帶來豐富的消費與場景數(shù)據(jù)，完整的工業(yè)體系和制造鏈條沉淀了大量工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，較為先進的智慧城市和政務數(shù)字化基礎(chǔ)設施又形成了豐富的城市運行與政務數(shù)據(jù)。

如果能通過完善數(shù)據(jù)法規(guī)、明晰產(chǎn)權(quán)和收益分配、建設高質(zhì)量公共數(shù)據(jù)平臺，同時鼓勵行業(yè)主體圍繞具體場景打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)完全有可能成為推動本土AI發(fā)展和取得競爭優(yōu)勢的重要支點。

（劉勁系大灣區(qū)人工智能應用研究院理事、特聘專家，長江商學院會計與金融學教授、投資研究中心主任，段磊系大灣區(qū)人工智能應用研究院研究總監(jiān)，吳汶軒系大灣區(qū)人工智能應用研究院助理研究員）

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