人工智能全球競賽從數據集開始

人工智能的競爭正在各個領域展開，而數據正在扮演十分重要的角色。美國沒有承諾推出更快的芯片或更強大的超級計算機。它做出了一種不同的賭注：科學領導力！這取決于是否能夠清理數據檔案，并最終將包含數十年研究的不同數據系統拼湊在一起。

問題關鍵在于各國能否構建出可以實現這一目標的數據集。結構化、連貫、標記更深入的數據集，模型可以實際使用。

多年來，研究人員一直表示，真正的瓶頸不是數據量，而是質量。格式不同的基因組文件；氣候記錄缺少完整的元數據；實驗室結果埋在十年來沒有人接觸過的遺留系統中……

糾正這一點的一些工作已經開始。一些機構甚至開始悄悄地做功課，沒有大張旗鼓。人工智能就緒的數據不僅僅是一個子項目，這是基礎設施，這可能是一個轉折點，可以推動數據基礎設施達到一個新的水平。

科學術語來說，這意味著將被動記錄轉換為主動系統。如果模型得到干凈、結構化和標記的數據，它們在產生有意義的見解方面最有效。如果沒有這一點，即使是最復雜的系統也只是猜測或連接相距太遠的點。

為AI做好準備就是為編排做好準備。適用于將科學模型從一個數據集移動到另一個數據集中而無需手動清理每一步的工作流程。你不能僅僅將一個模型指向PB級的PDF并進行合成，需要結構化字段、持久格式、時間戳、實驗元數據和域之間的映射。

你想要可以推理的數據（而不僅僅是搜索）。你還需要適用于各機構和學科的標準。這正是為什么機構將不得不做的不僅僅是建立存儲庫。他們將需要構建數據棧。

整個2025年，關鍵機構已經開始為人工智能就緒的科學基礎設施奠定基礎。美國國立衛生研究院試行了針對機器學習工作流程進行優化的結構化臨床數據集。美國國家海洋和大氣管理局完成了第一輪大規模元數據清理，旨在確保數十年的大氣和氣候數據能夠很好地與現代數據管道配合使用。

在歐洲，開放科學云發布了符合FAIR標準的新元數據系統。德國和法國聯手使研究檔案符合人工智能科學的可重復性標準。日本開始使用相同的API框架匯總基因組、材料和大氣數據。英國啟動了一項國家審計，根據結構和完整性對數據集進行分類。

在表面之下，還有更基礎的東西在起作用。各國希望控制自己的科學未來。這就是構建AI就緒數據集的關鍵所在。

更干凈的數據意味著更快的實驗和更少的失敗復制。實際上能夠跨領域學習的模型。政府將此視為長期利益。它加快了研究時間，開辟了全新的空間。

這是關于國家層面的韌性。這是關于擁有一個不依賴于外來資源的基礎設施。在任何科學領域，包括基因組學、氣候或材料科學，數據質量決定了誰能領先，誰落后。這就是為什么這項工作正從研究實驗室轉向國家數據戰略。我們已經看到數據中心投資激增。現在投資的國家不僅在為更好的科學做計劃，還在為科學力量通過模型知識流動的未來做準備。

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