AI発展の鍵はデータ品質と安全確保：崔岩代表の提言

この記事のポイント

• AIの健全な発展には、高品質なデータ供給と安全確保が不可欠。
• データ产权の不明瞭さや標準化の遅れが、データ活用と産業発展の障壁となっている。
• データ流通リスク、データ濫用リスク、インフラ分散といった新たなデータセキュリティリスクが存在する。
• データ产权登記証明書の活用、標準体系の整備、公共データ共有プラットフォームの構築などを提言。
• 制度とインフラの両面からの革新により、データ価値の最大化と安全確保を目指す。

AI発展におけるデータ品質と安全の重要性

人工智能（AI）の健全な発展には、高品質なデータ供給と安全確保が不可欠です。全国人民代表大会代表であり、五邑大学中徳人工智能研究院院長、四维时代科技創業者でもある崔岩氏は、AI訓練データの品質向上には、データ標準体系の健全化と高品質データ供給の強化が鍵となると指摘しています。

データ活用を阻む課題と新たなリスク

崔岩代表は、研究開発や産業応用におけるデータの品質と安全性の課題として、データ产权の不明瞭さや標準体系の欠如を挙げています。データ产权の帰属が明確でないと、事業者は法的リスクを懸念してデータ開発・利用に踏み込めなかったり、产权保護の不足から価値の高いデータを共有することをためらったりします。また、データの収集、管理、ラベリング、セキュリティに関する標準体系が不十分であることは、データ要素の流通や価値の安全な解放を妨げ、AI技術の実験室から産業現場への移行に直接影響を与えます。

さらに、データセキュリティの面でも新たなリスクと課題が存在します。崔岩代表は、以下の3点を指摘しています。

• データ流通リスク：地域間・業界間のデータ共有ニーズは高まっていますが、プライバシー計算などの技術の普及率がまだ十分ではありません。
• データ濫用リスク：一部の事業者は产权保護の不足からデータを公開することに躊躇したり、規制の欠如によってデータが不正に使用されたりする可能性があります。
• データインフラの分散：データインフラが分散して建設されており、相互接続が不足しているため、データライフサイクル全体にわたる安全性の確保が困難です。

課題解決に向けた崔岩代表の提言

これらの問題に対し、崔岩代表は以下の対策を提言しています。

• データ基礎制度の整備：データ产权登記証明書を流通取引における信頼できる証憑として活用することを模索し、データ標準体系を健全化します。
• 高品質データ供給の強化：公共データ共有プラットフォームを建設し、データセットの革新的なモデルを推進します。
• データ産業の育成：段階的にデータ企業を育成し、産業集積地域を建設します。
• データインフラの強化：「信頼できるデータ空間＋データ取引所」モデルを模索し、データ要素流通のための「単一ネットワーク」を構築します。

これらの制度革新とインフラ建設を両輪で推進することで、安全を確保した上でデータ要素の価値を十分に解放することを目指しています。（経済日報記者 周明陽）

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