想象一下，如果我们的每一个点击、每一次搜索，都能帮助打造更智能的技术，那会是怎样的世界？现在的问题是，尽管我们每天都在产生海量的数据，但真正有用、高质量的数据却不是那么容易得到。看看OpenAI这样的大公司吧，它们在获取数据时也是一筹莫展。为什么呢？因为很多公司都把自己的数据看得比金子还珍贵，宁愿锁在自家保险柜里，也不愿与人分享。

尤其是现在行业大模型盛行，很多企业将行业大模型视为将大模型技术商用的关键。在这样的背景下，我们为什么需要共建行业数据集呢？它怎么就成了构建大行业模型的关键所在？这篇文章就是要聊聊这个话题——我们怎么利用国家数据局的新政策，来打破现状，一起来解决技术上和市场上的难题。毕竟，在这个由数据驱动的时代，我们的每一步选择，都可能决定整个行业的未来。

为什么要共建行业数据集？

当我们谈论大模型的时候，很容易忽略背后一个超级重要的东西——数据集。就好比没有水的游泳池，没有数据，这些高科技的算法也无从谈起。数据集，特别是那些大的、高质量的行业数据集，对于强大的行业模型来说，简直就是生命线。

先说说现状吧，说实话，现在能用的、真正牛的数据并不多。就像一块被众多矿工挖过无数次的金矿，剩下的都是些边边角角。再加上很多公司把自家的数据看得比金子还珍贵，不愿意拿出来和别人分享。比如OpenAI，它们为了数据跟一些媒体都闹得不太愉快。

我们为什么要费那么大劲去搞共建行业数据集呢？因为这太重要了。拿医疗领域来说，有了丰富的患者数据，我们能训练出能预测疾病的模型，这可是救命的大事情！在金融领域，大数据集帮助分析市场动态，让投资决策更精准。制造业也一样，分析产品的生命周期数据，可以帮助厂家降本增效。

但现在，我们面临的是一个严峻的现实：好的行业数据集太少了，大部分领域都没有能用的行业数据集。这就像是想要烤个蛋糕，但连鸡蛋都没有。没有足够高质量的行业数据，我们怎么可能推动行业大模型的发展呢？

所以说，现在是时候行动起来了。我们需要放下门户之见，联合起来建立行业数据集。这不仅是为了每个行业自己，更是为了整个社会的进步。通过共同的努力，我们可以打破现状，让技术真正服务于人类。

政策推进行业数据集的建设

当我们聊到推动行业数据集的建设，就不得不提到最近国家数据局发布的那个重磅文件——《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。这可不是普通的文件，它直接给了行业数据集建设一个强有力的推动。

这份行动计划里头，有几条是特别吸引人的。

例如《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》明文规定：

“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集”

“引导企业开放数据”

“以科学数据支持大模型开发，深入挖掘各类科学数据和科技文献，通过细粒度知识抽取和多来源知识融合，构建科学知识资源底座，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。”

说白了，这个行动计划就是在告诉大家：“行动起来，一起来建设行业数据集！”这对于行业数据集的建设来说，绝对是个大动作。

在国外，在推进数据开放共享方面，也有一些值得借鉴的地方。比如，在美国，尽管没有统一的联邦数据保护法，但是他们在鼓励数据开放和创新方面做得也不错。像是开放政府数据计划，就是一个很好的例子，它鼓励公共部门的数据开放，以促进创新和公众参与。

总的来说，不管是国内的《“数据要素×”三年行动计划》，还是国外的各种数据政策，我们都能看到一个共同的趋势——那就是通过政策推动，促进数据的开放和共享，从而为行业大模型的建设提供强有力的支持。这对于任何希望在数字化浪潮中乘风破浪的行业来说，都是个好消息。

该如何建设行业数据集，需要解决哪些问题？

当然，构建行业数据集，这可不是件小事，得解决一大堆问题，而且还得靠大家一起努力。

具体来看，以下几个方面问题要解决好：

1、推动跨组织合作，实现数据资源持有权、使用权、经营权的分置

最头疼的就是怎么让不同的组织、公司合作起来，每个人都有自己的小算盘，数据这玩意儿更是敏感。有的担心数据泄露，有的又怕权益受损。这就需要搞个大平台，让大家坐下来好好谈谈，搞清楚谁的数据能用，用在哪，怎么保障大家的利益都不受损。

当然，这中间的法律问题也不能忽视，需要研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措。谁的数据，谁来用，用了有什么后果，这些都得有法律来保障，免得到时候吵起来没完。

2、构建行业数据集的技术基础设施和平台

再说技术方面的问题，咱们要处理的可是成堆的数据，这可不是一台普通电脑能搞定的。我们得投入一大笔钱，建起一个既强大又安全的数据处理平台。这时候，可能就得找政府或者企业来出资支持。用上云计算之类的技术平台，确保数据处理既高效又安全。

3、行业数据集的持续更新和维护

还有个事儿，就是数据得一直保持最新。行业天天在变，数据也得跟上时代的步伐。这就需要有人定期去更新、整理这些数据，确保大家用的时候，手头的信息都是最新的、最准的。就像天气预报一样，用的数据越新，预测就越准。

此外，在建设行业数据集的过程中，我们面临着几个相当棘手的挑战，尤其是在数据集成、标准化、质量控制，以及数据安全和隐私保护方面。这些问题不仅仅是技术问题，更关系到整个项目的成功与否。

4、推动行业数据数据集成和标准化

每个公司、每个机构都有自己的方式来记录和存储数据，有的数据格式是这样的，有的数据格式又是那样的。要是把这些数据都放在一块儿，一开始肯定是一团糟。这就像是要把几个说不同语言的人放在一起合作，没有共同的语言，怎么沟通？

这时候就需要制定一套统一的数据标准和格式，这就像是制定一个共同的“语言”，让不同的数据能够“对话”。这不仅涉及到技术层面的工作，比如数据格式的转换，还涉及到政策层面，比如需要各方达成一致的标准。

5、提升数据质量和可靠性

我们知道，垃圾进来，垃圾出去。如果用来训练模型的数据质量不过关，那最后得到的结果也是靠不住的。

这就需要我们来实施一整套严格的数据质量控制流程，这包括数据清洗，确保数据中没有错误和不一致；数据验证，确认数据的准确性；还有定期的数据更新，确保数据的时效性。这就像是要不断维护和更新一个庞大的数据库，确保每一条数据都是准确和可靠的。

6、确保数据安全、隐私保护

在这个数字化的时代，数据泄露和隐私侵犯的风险无处不在。

为此，我们需要应用数据加密和匿名化技术，确保即使数据被非法访问，也无法被利用。同时，还要建立严格的数据访问和使用政策，确保所有的数据操作都符合法律法规，尊重个人和企业的隐私权，这就像是给我们珍贵的数据资源加上一道坚固的安全锁。

总的来说，这个过程绝对不是一蹴而就的。它需要技术、政策和法律等多方面的努力，需要来自不同行业和领域的专家共同协作。但一旦我们克服了这些挑战，建立起了一个功能强大、安全可靠的行业数据集，那么它所带来的好处将是巨大的。

展望未来，行业数据集只会变得更给力。技术上的进步，比如更先进的云计算、数据分析，会让数据集处理得更高效、更精准。至于行业应用，那就更不用说了，从健康到金融，每个领域都能从中受益。有了这些数据，各种行业大模型就能运转得更顺畅，不管是在医疗、金融还是制造业，都能搞出不少新意。

这事儿不光是技术上的突破，它还能帮助社会变得更好。比如，政府部门能用这些数据提高工作效率，让大家的生活更方便。对经济来说，这是个大利好。想想看，企业能更准确地抓住市场脉动，发展得更快，赚的钱也更多。

来源：数据猿