数据资源怎样成为人工智能“粮食”

  作者:中国浦东干部学院教授 楚天骄

  建设人工智能发展的“上海高地”,全力打造人工智能一流创新生态,需要进一步释放科教资源优势、应用场景优势、海量数据优势、基础设施优势。特别是,要在推动人工智能数据开放、技术推广、市场准入上率先突破。

  上海具有存量和增量优势

  进入新世纪以来,人工智能算法不断创新,机器学习技术进步很快。正如人类需要从食物中获得能量一样,人工智能也需要“食物”,这就是稳定的数据流。

  深度学习算法需要数据来进行“训练”,数据量越大,输出结果就越准确。因此,各国在制定人工智能发展政策时都格外强调数据的重要性。

  例如,美国特朗普政府签署行政命令,扩大人工智能研究人员使用政府数据授权;英国积极推动数据开放,鼓励企业利用数据发展人工智能技术和产业。

  上海人口基数大,网民数量多,信息化素养高。2017年,上海网民规模超过1857万人,网民渗透率达76.8%,源源不断地产生着海量数据。

  同时,智慧城市建设产生的数据量也颇为可观。“十三五”期间,上海致力于建设“物联、数联、智联”三位一体的新型城域物联专网;各区也积极推进城市精细化管理,用途各异的传感器遍布城市的各个领域,不间断采集和传输数据。

  在此基础上,上海积极推进政务信息整合、共享与公共数据开放,形成了相对完整的公共数据资源库。例如,全市统一管理的政务数据资源目录体系,累计汇集数据资源目录2.1万条、数据项32万多个;上海市政府数据服务网累计开放的数据,涵盖经济建设、资源环境、教育科技、道路交通等12个重点领域、11个应用场景。

  降低获取和使用数据的成本

  下一步,上海还应着力提高数据的流动性、大幅度降低获取和使用数据的经济成本、制度成本,让丰富的数据资源真正成为人工智能发展壮大的“粮食”。

  首先,加大公共数据开放力度,创新数据开放模式。

  调研显示,很多企业都希望获取与民生紧密相关、社会迫切需要、行业增值潜力显著的高价值公共数据,从而开发形成自己的优势产品和服务。但由于各种原因,目前公共数据开放力度和开放形式依然无法满足这一市场需求。

  在这个方面,国外的一些城市进行了大胆探索。例如,通过整合全市交通、安全、经济等跨部门、跨行政区的数据,伦敦建立了一站式数据开放平台——“伦敦数据仓库”,通过免费的统一接口为开发人员提供超过80种数据源,为1.3万多名开发人员提供准确的实时数据。据统计,2017年,利用伦敦交通局的开放数据开发的各类移动客户端达到675个,供超过40%的伦敦人使用。

  又如,纽约有很多开放式数据门户,方便开发者便捷获取各个领域的海量数据,从而催生了全球最多的智能应用部署。尤其是,在医疗健康及政府、社区和住房方面,纽约取得了重要进展。

  其次,合理提供应用场景,鼓励企业发展人工智能。

  近年来,全球不少城市都在尝试搭建各种各样的人工智能创新实验平台。例如,迪拜政府与企业合作,把“硅谷绿洲工业区”作为智能应用的测试基地,开发智能灌溉系统之类的智能应用,产品成熟后再推广至整个城市。又如,维也纳的智慧城市是欧洲最大的节能示范项目,由多个政府部门、公共事业企业、研究机构和企业协作实施。

  上海市域面积大,有条件选择若干合适的区域作为智能数据、可持续性和城市服务的实验平台,为人工智能企业进行应用试验提供更接近实际的条件。

  最后,加强数据市场建设,提高数据资源流动性。

  建议组建上海数据法律和伦理研究中心,积极探索与数据采集、数据保存、数据交易、数据使用和数据监管相关的法律问题和伦理问题,建立上海在数据市场领域的学术声誉。同时,鼓励上海数据交易中心开展数据资源定价、交易标准、交易流程、交易管理等试点,逐步扩大交易范围和增加交易量,建成世界领先的数据交易市场。

原标题:数据资源怎样成为人工智能“粮食”

责任编辑:韩慧
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