蚂蚁集团首席技术官剖析大模型“幻觉”问题的核心：数据不足成为关键因素
发布时间：2025-05-19 10:25:27 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：6 次
在近日举行的 OceanBase 开发者大会上，蚂蚁集团的首席技术官何征宇发表了关于人工智能（AI）发展的一番看法。他指出，数据是推动 AI 进步的基石，而数据的量和质量直接影响大模型的能力和表现。他强调，缺乏足够的数据将导致 AI 技术产生 “幻觉”，而这种现象在当前的技术环境中愈发明显。
何征宇表示，随着廉价互联网数据的逐渐枯竭，数据获取的成本将会大幅上升。他指出，除了大量的开放数据外，很多行业的专业数据不仅稀缺，且在流通上也面临许多障碍。更为复杂的是，多模态数据处理的难度和数据质量的评估也成为了 AI 发展的重要挑战。因此，未来企业的成功与否，将取决于如何更好地生成和应用数据。
他进一步透露，蚂蚁集团将致力于利用 OceanBase 平台在金融、医疗和生活等关键领域进行突破，并计划继续推动 OceanBase 的开源和开放战略，朝着通用人工智能（AGI）的梦想迈进。
在谈到自己的背景时，何征宇分享了他在技术领域的丰富经历。他于2012年获得佐治亚理工学院的计算机博士学位，并在谷歌工作了六年，期间创建并领导了开源项目 gVisor。2018年，他加入了蚂蚁集团，负责公司的技术基础设施建设，包括云原生化、绿色计算和机密计算等项目。
何征宇的发言不仅为业内提供了深刻的见解，也为未来的 AI 发展指明了方向。他的观点提醒我们，在追求技术创新的同时，必须重视数据的获取和应用，才能推动 AI 技术的真正进步。
在2025年5月17日的OceanBase第三届开发者大会上，蚂蚁集团CTO何征宇指出，大模型的“幻觉”问题根源在于数据短缺。他强调，数据是AI发展的基石，数据的边界决定了大模型的能力上限。当前，大模型面临四大数据相关挑战：
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数据获取成本上升：廉价的互联网数据逐渐枯竭，导致数据获取成本大幅增加。
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行业数据稀缺且流动困难：高质量的行业数据稀缺，且由于隐私和安全问题，流通受限。
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多模态数据处理难度大：多模态数据（如文本、图像、音频等）需要更强的处理能力。
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数据质量评估复杂：确保数据的准确性成为一大难题。
何征宇认为，未来企业的成功将取决于如何更好地生成和应用数据。蚂蚁集团计划通过支持OceanBase在金融、医疗、生活等核心场景的突破，继续推动其开源开放，以助力通用人工智能（AGI）的发展。
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