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<p>2024 世界人工智能大会（2024 WAIC）落幕，围绕「算法、算力和数据」AI 三大要素如何持续演进发展的讨论，贯穿了三天的会期，全球顶级学者带来前沿构想，产业界带来创新的解决方案。</p><p>最为聚焦的还是大模型从通用走向应用，如何在这三个维度上实现突破性的进展。其中的共识是，高质量的数据供给是大模型产业发展的关键，是决定大模型是「专家」或是「砖家」一条分界线。</p><p>然而，获取高质量数据的核心在于数据安全可信流通，打破数据孤岛这一老问题，在新的产业变革趋势下，变得更为紧迫。企业和行业之间由于对数据安全、隐私保护以及商业利益的担忧，往往不愿或不敢共享数据。不同企业的信息系统架构不同、格式各异，使得数据难以互通，同时数据标准化程度低，缺乏统一规范，进一步增加了数据整合的难度。</p><p>蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬认为，数据供给决定了大模型能力的上限，而隐私计算技术决定了数据跨域供给的上限。当大模型从通用走向专业应用，从技术想象力走向产业的生产力，必须要解决高质量数据集稀缺与专业数据阻滞的挑战，否则大模型作为「智力引擎」，只会陷入空转。</p><p>数据融合的价值潜力巨大，却常常卡在价值验证这一环。深层次的数据挖掘往往意味着多方数据的融合。然而，找到一个中立可信、具备规模化数据深度加工能力的第三方机构，对接各方数据进行融合分析，目前仍是一大挑战。</p><p>注：本期节目录制于2024年，如对话中提及「今年、明年」等时间点，默认为「2024年」、「2025年」。</p><p>【时间线】</p><p>00:00 嘉宾介绍</p><p>00:48 大模型落地的数据困境</p><p>04:45 明文流通数据泄露难追责</p><p>07:07 暗网悬赏敏感数据，数月就被买走</p><p>09:44 大模型敏感数据泄露不可控？</p><p>11:47 如何安全使用大模型？</p><p>16:10 隐私计算：从主体信任走向技术信任</p><p>23:30 数据安全价值如何定义？</p><p>32:00 高安全与高性能一定无法兼顾吗？</p><p>36:15 密算是底色，跨云跨端是未来</p><p>40:55  ...