中国信通院：人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升 AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考。指南从政策、技术、产业层面介绍了当前高质量数据集建设的背景，梳理了高质量数据集的定义、特征、分类、建设主体以及“三大建设难点”，提出了人工智能数据工程的“五大核心要素”和企业建设高质量数据集“三步走”战略，分析了高质量数据集建设的核心技术，展示了科学、通信、交通、铁塔、医疗、文化等领域高质量数据集建设实践，最后从工程能力、技术创新、质量评估、版权合规、基础制度创新等层面对未来高质量数据集建设的趋势进行了展望，并提出了对政府部门和企业机构的建议，为业界推进高质量数据集建设提供有力支撑。