中国人民大学科学研究处、中国人民大学信息资源管理学院：钱明辉、杨建梁
当人工智能走出实验室、迈向产业化的深水区，数据已不仅是模型训练的原材料，更是支撑智能系统不断演进的核心资源。随着大模型、多模态、具身智能等新范式持续推进，传统由单一机构提供数据的方式已难以满足对数据规模、数据质量、更新频率和语义深度的多重需求。在这一背景下，以开放数据集为基础、以多元主体协同机制为支撑的“开放数据集生态”逐渐成型。这一生态不仅推动了人工智能技术的规模化应用，也正在重塑数据治理模式与社会协同机制。
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一、开放数据集生态构建：来源结构与实践探索
开放数据集是指在符合安全、隐私和伦理规范的前提下，向社会公众开放访问、使用、标注和再开发的数据资源集合，涵盖文本、图像、音频、视频等多种模态。根据来源与用途可大致分为四类：一是政府开放数据，包括地理信息、公共服务、政务文件、统计年鉴等，强调公共可治理性；二是科学研究数据，涵盖高能物理、基因组学、天文观测等领域，注重可验证性与共享精神；三是行业运行数据，如制造流程、金融交易、物流配送等，体现行业知识密度与流程特性；四是社会众包数据，如用户上传图片、开放问答、平台交互日志等，富含社群认知特征与场景多样性。
在全球范围内，开放数据生态建设已积累了较为丰富的经验。美国通过Data.gov平台集中发布环境、交通、教育等政务数据集，NASA、USGS等机构则向科研人员开放遥感、气象、地质等高价值科学数据集。欧盟以《开放数据指令》为政策抓手，构建了跨国数据共享机制，推动成员国间数据互通。Kaggle、UCI等学术平台则广泛提供机器学习、计算机视觉、自然语言处理等标准数据集，支撑机器学习和算法验证。
中国的开放数据体系起步较晚但发展迅速。国家统计局、自然资源部、生态环境部等政府部门已上线多个数据平台，涵盖统计、地图、水文、气象等领域；在科研领域，“国家科技资源共享服务平台”“科创中国”等项目整合了高校和研究机构的数据资源；产业方面，百度、阿里、华为等头部企业陆续开放语音识别、图像识别、自然语言处理等任务数据集，推动AI基础模型训练。然而，国内数据平台在标准规范、接口透明度、更新频率等方面仍有改进空间，高价值行业数据（如医疗、金融）受限于隐私与安全监管，仍未实现有效开放。
这一生态系统的形成，是技术变革、资源配置与治理需求共同推动的结果。从技术角度看，大模型需要从泛化智能走向行业智能，必须依赖真实、丰富的场景数据；从资源角度看，数据分散存储在政府、企业和个人中，单一机构难以独立完成高质量数据供给；从治理角度看，数据垄断与数据鸿沟问题日益突出，推动建立以公共价值为导向的开放机制成为现实选择。由此，也不难发现开放数据集生态在当前的战略价值。在国家层面，开放数据集生态是实现数据主权与技术自立的重要抓手；在产业层面，开放数据集生态连接算法能力与落地场景，是技术转化为生产力的关键纽带；在社会层面，开放数据集生态为提升治理效率和公共服务质量提供了底层支撑。从全球来看，开放数据集生态也正成为国际合作、文化交流和治理对话的重要基础，体现出从资源共享走向制度共建的深层逻辑。
二、开放数据集生态框架：关键角色与分工定位
开放数据集生态的建设是一项系统性工程，需要多方参与、协同推进。在开放数据集生态中存在关键角色：
第一类是数据提供者，主要包括政府部门、科研院所、医疗机构、企业组织等，负责数据的产生、脱敏处理和基础标准化，是开放数据集生态的源头。
第二类是平台运营方，如国家或地方的数据平台、行业协会建设的数据湖、社区驱动的开源数据集项目，承担数据的整合、发布、接口设计和质量控制，是连接供需的枢纽。
第三类是数据使用者，包括高校、科研团队、AI企业等，他们通过使用数据推动技术研发与模型训练，同时提出反馈与改进建议，促进数据集迭代。
第四类是制度建设与监管方，如立法机构、数据治理委员会、隐私保护组织，制定相关政策标准，确保数据开放合法合规，维护各方权益。
第五类是公众与众包参与者，包括数据标注人员、普通用户、自愿上传者等，他们通过参与标注、验证和反馈等行为，激发数据生态的活力与持续性。
图 1 开放数据集生态关键角色
以一个智能医疗影像诊断项目为例，当某地区突发罕见传染病时，医疗机构与科研单位作为核心数据提供者，可以率先开放匿名化处理的CT影像数据，企业同步共享设备采集的历史影像库，经统一标准格式转换后形成基础数据集。
平台运营方依托国家医学数据中心打造专项平台，通过分级访问接口、沙箱环境与自动化质检系统连接供需两端。例如，平台运营方可以设置差异化权限机制——普通研究者仅能访问部分样本，授权机构则可以获得完整的数据支持。
数据使用者在实际应用中持续驱动生态优化。例如，医疗AI企业在模型训练中发现儿童病例识别准确率不足60%，随即提出分年龄段数据增强诉求，促使平台开辟儿童病例专用通道；高校团队研发的新型标注工具提升肺泡病变标注效率，并反向注入数据，这可以进一步强化数据集的价值密度。
监管方通过动态规则守护系统安全边界。隐私保护组织开发的加密模块确保数据查询的最小单元量，避免个人身份泄露风险。医疗伦理委员会设置的智能熔断机制，则能对异常数据访问行为实施必要的实时干预。
公众参与同样赋予生态独特活力。医学院学生通过模拟诊断实践课程贡献标注轨迹，康复患者自愿上传随访影像完善疗效评估体系，形成公众智慧与专业知识的共振。尤为关键的是，当放射科专家同时以数据使用者与提供者身份推动“临床反馈-模型迭代”的双周循环机制时，监管方同步出台《动态更新规范》，在保障系统持续进化的同时防控未知风险。这种多角色身份转换与协同演化，最终催生出融合原始数据与群体智能的加密知识图谱，既服务于诊断模型升级，又反哺新一代医疗设备研发。
在开放数据集生态中，这些参与方的角色并非一成不变，而是多元身份并存、协同演化。例如，科研人员既可能作为数据使用者，也可能通过课题研究反哺高质量数据集开发；政府既是平台建设者，也是规则制定者。当前，开放数据集的生态架构也正从“数据收集—平台聚合—模型训练”线性路径，转向“数据共建—知识共创—智能共融”的网络结构，形成数据流、知识流与价值流交织的闭环体系。
三、开放数据集生态演化：潜在挑战与未来展望
尽管开放数据集生态前景广阔，但其发展仍面临诸多挑战。我国南方某经济大省作为数据开放的先行省份，在开放数据集生态建设方面积累了宝贵的试点经验，同时也经历了诸多不易：
一是数据可得性与结构性失衡。高价值数据大多集中在政府与大型企业，受限于隐私、法律或利益因素难以广泛开放；而对数据需求强烈的中小机构与科研团队，则难以获取足量、结构化、可用性高的数据资源，造成供需错位。很多省市大量存在数据集零下载问题，部分地方的零下载率超过50%。一些地方政府发布的“机构权责清单信息”等数据集因缺乏实用价值而被长期闲置，企业业务创新急需的交通、医疗等动态数据却未充分开放。
二是标准缺失与技术协同不足。当前，不同平台之间依然缺少统一的数据格式与接口标准，不同数据集之间难以互通共享。数据脱敏不彻底、元数据缺失、版本追溯困难、质量评估体系薄弱等问题制约了数据集的可信度与可用性。数据质量参差不齐，缺乏完善的评估体系和追溯机制；平台间互操作性差，制约了数据集的整合利用。此外，制度滞后也加剧了开发者的不确定性，限制了数据集的广泛使用。在一些地方政府的数据开放平台中，往往只有三、四成数据集采用可机读的CSV格式，远低于国家要求的90%，大量XLS/XLSX文件需人工解析，增加了数据集利用的技术门槛。MIT研究显示，全球主流AI训练数据集（如C4、Dolma）中，25%的网页因robots.txt限制或服务条款矛盾，导致数据抓取合法性存疑，加剧了数据碎片化。
三是生态激励与可持续性不足。在现有的框架下，缺乏对数据贡献方的明确的激励机制，也没有形成“数据即资产”的价值认知体系。与此同时，平台维护成本高、用户活跃度不足等问题，可能导致生态“建而不用”“用而不养”，对平台维护方缺乏可持续商业模式，易陷入“流量低迷—维护乏力—服务降级”的恶性循环，影响生态粘性与整体质量。在一些地方政府数据开放平台中，有超过6成以上的数据集未被及时更新，部分地方因所发布的开放数据集维护成本高、维护不及时而导致数据时效性下降。国内大多数的数据交易平台中，往往是仅有小部分企业持续贡献数据更新。
为此，未来开放数据集生态应朝着更加智能化、制度化与普惠化的方向演进。
首先，未来开放数据生态的智能化协同机制将构筑数据要素流通的革新范式。依托联邦学习架构、多方安全计算协议与智能合约机制的复合技术矩阵，未来开放属于生态将构建起数权明晰且价值贯通的智慧协作网络，探索数据可用不可见的新型实践路径。这种技术融合不仅破解了传统数据共享中隐私保护与价值释放的二元对立，更通过分布式智能节点的有机协同，形成覆盖数据萃取、知识沉淀与价值聚合的全链路增值体系。
其次，未来开放数据集生态的制度化运作体系将铸就生态治理的坚实基座。为此，需要构建起包含数据主权分级框架、质量认证体系、算法治理规范、伦理审查机制的四维制度架构，形成刚柔并济的治理范式。其中既涵盖数据要素三权分置等产权制度改革，也包含动态演进的监管沙盒机制。通过规范性与灵活性并重的制度设计，在公共利益与私人权益之间探寻动态平衡点，使治理体系兼具制度刚性与实践弹性。
最后，未来开放数据集生态的普惠化进程将重构数字社会的参与范式。借助分布式众包平台与社区共创机制，推动公众完成从“数据集消费者”向“数据集共建者”的角色跃迁。这种转变既体现在公众通过可视化工具参与城市治理的数字民主实践，也反映在区块链赋能的贡献确权体系之中。当每位参与者的数据行为都能映射为可量化的价值坐标，当专业知识与群体智慧在交互中持续反哺，最终将孵化出人机共生、多元共治的数据集生态共同体。
总结而言，开放数据集生态是未来人工智能技术演进与治理创新的重要平台。它不仅为模型训练提供高质量数据资源，更通过协同机制连接起政府、产业、科研与社会的多方力量，构建出一个有机生长的智能共同体。谁能率先建成高质量、制度化、可持续的开放数据体系，谁就将在智能时代抢占创新高地与治理主动权。
基金项目：国家社会科学基金重点项目“基于数智融合的信息分析方法创新与应用”；国家档案局科技项目“基于生成式人工智能的档案数据化关键方法及其应用研究”。
致谢：感谢中国人民大学信息资源管理学院博士研究生郭姝麟在本文完成过程中所提供的资料收集与整理支持。
