“当前全球人工智能正加速从感知智能向认知智能跃迁，大模型作为核心载体，其能力边界几乎完全由数据的质量、规模和安全性决定。数据不仅是模型训练的基础，更直接影响知识结构、表达能力和文化传承，高质量数据集建设是人工智能发展的基础工程和战略任务。”吴世忠说道。

8月28日，在2025中国国际大数据产业博览会“高质量数据集”主题交流活动上，中国工程院院士吴世忠围绕大模型数据集建设分享了一些思考。

吴世忠表示，大模型的逻辑推理、复杂指令遵循以及各种智能涌现，都依赖于海量、多样和高质量的训练数据。五年前GPT-3推出时使用的是数千亿级的文本数据，如今国内外头部模型的训练数据已经迈入万亿级门槛。数据集不仅是模型的训练素材，更是真实世界的模拟环境，数据的广度决定模型的认知、知识边界，标注质量影响模型水平。

“可以说，没有优质的数据集，再先进的算法也难以突破智能边界，再强大的算力底座也可能出现无米之炊，更难以支撑人工智能迈向通用智能的终极目标。”吴世忠说道。

从政策层面看，数据集建设已经明确纳入我国人工智能发展的战略规划和顶层设计。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》也将“持续加强人工智能高质量数据集建设”列为紧要任务之一。本次数博会上，国家数据局启动了高质量数据集领航、行业质量数据集先行先试的专项工作。此前发布的《深圳市人工智能服务管理办法》强调推动公共数据分类分级有序开放，拓展高质量的公共训练数据资源。

吴世忠指出，尽管数据集建设意义重大，但在实践中仍面临多方面挑战。首先是数据来源的合法性风险。大模型数据主要来自网络公共数据集和用户生成内容，但存在权属不清、未经授权的问题。

例如，训练数据中可能包含未经许可的小说章节或企业内部文档，即便开发者遵循了合理使用原则，仍会面临版权诉讼。有的社交媒体数据未经用户同意便被使用，违反《数据安全法》。国外曾有大模型因非法收集用户搜索历史，被监管部门认定违法并罚款数亿元。

“合法性监管不是形式主义，而是数据集建设的第一道防线，不能失守。”吴世忠强调。

其次是数据内容的可靠性风险。大模型的输出质量直接取决于训练数据，但现实中数据集常有三类问题，包括低质噪声，如广告、乱码、虚假新闻；失实错误，如历史与科学表述不符；以及涉及地域、民族、宗教歧视、价值观偏差等，这些问题会直接影响模型输出的准确性与公正性。

数据供应链风险亦不容忽视，应高度关注篡改隐患。数据集从采集、标注到使用涉及多环节，供应商、外包标注团队和云平台等一旦出现漏洞，就可能成为攻击入口。

测试中发现，通过公共数据集中注入少量精心设计的样本，就可以诱导大模型输出错误的信息。更有甚者，部分不良供应商在标注时故意插入错误，导致模型在医疗、化工等严谨高风险场景中做出错误的决策。

吴世忠还提到，随着数据集流动的增加，包括使用海外开源数据集，还面临主权方面的风险。

此外，还有伦理风险。即便数据本身合法合规，若缺乏使用场景约束，也可能导致深度伪造、诈骗操纵等问题。例如涉及生物特征的人脸照片、影音片段，被大模型利用后可能引发技术滥用，甚至伤害未成年人和弱势群体。不仅如此，当数据集被多个模型共享时，如果滥用行为没有及时阻断，风险还会在模型之间扩散。

为应对上述挑战，吴世忠认为应从以下四方面发力。首先是完善分级分类的数据安全制度，明确可用范围和使用规则，并建立推荐数据目录与跨境数据安全评估机制。其次，强化全流程技术防护，通过区块链存证、敏感信息检测、人机协作标注与“数据沙箱”等手段提升防篡改与质量控制能力。

第三，推动政府、企业、科研机构多方协同，建立备案审查、公共数据开放、合规岗位设置和安全认证制度。此外，培育安全向善的行业生态，将技术安全与价值引领结合，倡导数据伦理规范和社会责任，推动形成全社会共同守护的数据安全文化。

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