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国际科学理事会:2025科学领域数据与人工智能协同应用研究报告:核心考量(中译版)(30页).pdf

上传人: 1****1 编号:928772 2025-09-30 30页 2.78MB

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根据《Data and AI for Science》报告,以下为全文主要内容概括: 1. **数据准备的重要性**:高效利用人工智能(AI)进行科学研究依赖于精心整理的机器可读数据。 2. **数据质量**:高质量数据对于AI在科学中的应用至关重要,可提高模型性能并减少数据偏差风险。 3. **数据标准**:FAIR原则(可发现性、可访问性、互操作性、可重用性)为数据管理提供基础,FAIR-R和Croissant等框架扩展了这些原则,以适应AI需求。 4. **数据准备挑战**:数据准备过程耗时且需要大量人力,资源受限地区面临额外挑战。 5. **伦理和环境考量**:数据偏差、人类偏见、数据主权、同意和透明度等伦理问题需要解决,同时需考虑AI的环境影响。 6. **开放科学框架**:开放科学实践,如AlphaFold和PrevisIA案例研究所示,有助于促进数据开放和AI在科学中的应用。 7. **结论**:全球合作对于降低数据密集型AI方法的风险和最大化其益处至关重要。
"AI时代,数据准备如何做?" "数据质量,AI的基石!" "AI科学数据,开放共享之路?"
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