研究专刊 | 人工智能高质量数据集发展研究

未来产业研究中心 2025-08-13 09:50

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  • 刊物介绍

名      称:网络安全研究(季刊)

内容简介:本刊围绕国内外网络安全发展趋势及重点领域安全发展情况进行深度分析。


  • 本期主题

人工智能高质量数据集发展研究

  • 所长导读
数据集是人工智能模型训练的基础,高质量数据集是确保人工智能训练效果,进而形成新质生产力的重要保障。近年来,随着人工智能算力和算法的跨越式发展,数据集质量的重要性日益突出。国家、地方和企业高度重视人工智能数据集建设,加快推动高质量数据集赋能人工智能创新发展。
本期《人工智能高质量数据集发展研究》从高质量数据集概况、评价标准、国外发展情况、发展的难点堵点和意见建议五部分组成。系统梳理了高质量数据集的定义及内涵,明确了发展高质量数据集的意义和我国高质量数据集发展的整体概况。针对高质量数据集的评价体系,从质量、标注、格式三方面展开论述,阐述了高质量数据集标准评估体系框架。结合美国、欧盟等国外典型国家和地区发展高质量数据集的实践经验,分析梳理了国外发展人工智能与高质量数据集的思路与实施路径。总结了针对当前我国人工智能高质量数据集发展存在的问题和挑战并提出了针对性意见建议。
希望本期内容能为政府部门、企业机构和社会组织提供参考和借鉴,并欢迎各界读者不吝赐教。

网络安全研究所所长 温晓君


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一、高质量数据集概况
(一)高质量数据集的定义及内涵
(二)发展高质量数据集的重要意义
(三)我国高质量数据集发展概况
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二、高质量数据集评价标准
(一)高质量数据集质量标准
(二)高质量数据集标注标准
(三)高质量数据集格式规范

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三、国外高质量数据集发展概况
(一)政策牵引数据开放加速高质量数据集培育
(二)需求推动多主体运营数据集产量大幅提升
(三)标准持续完善规范数据质量评估应用要求

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四、高质量数据集发展难点堵点
(一)数据汇聚的产量小、质量低,数据资源共享流通不畅
(二)数据集质量良莠不齐,缺失误差伪造问题严峻
(三)算法偏见加剧数据遗失,数据要素价值挖掘短板明显

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五、高质量数据集发展意见建议
(一)加强数据质量源头发力,推动数据标注产业高质量发展
(二)强化数据获取与共享,探索行业试点联合推进共建新模式
(三)完善质量与标准体系,推动建设重点行业数据集评价标准
(四)加强数据隐私与安全保障,推动数据集安全评估能力建设
(五)优化数据集运营模式,推动数据资源价值生态循环落地

本文作者:网络安全研究所 邓攀科 黄莹莹 韩冰等

电子邮件:dengpanke@ccidthinktank.com


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