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在2024年的发展论坛上，蚂蚁数科的AI技术负责人李哲指出，高质量的数据对AI产业发展至关重要。他提到，AI数据服务大致经历了三个发展阶段：构建数据闭环、实现高效数据标注以及开展多模态数据合成。

在弱人工智能时期，构建数据闭环是核心任务。蚂蚁数科借助自动化工具持续改进算法，增强人脸识别的安全性能。目前，这套系统已被广泛应用于安卓设备的人脸识别安全测试。

到了生成式AI阶段，数据标注的重要性日益凸显。蚂蚁数科凭借自动化的标注技术，为医疗、交通、社交及金融等行业提供专业高效的标注支持，从而帮助AI模型更精准地理解人类知识。

随着AI向通用人工智能（AGI）方向演进，多模态数据合成逐渐成为研究热点。为了提升AI的通用性和适应力，蚂蚁数科结合仿真技术和强化学习手段，生成了大量高质量的边缘数据，例如自动驾驶中的极端气候条件数据和具身智能相关数据。

在数据管理与流通层面，蚂蚁数科开发了名为“DataFab”的数据处理平台，确保数据在可信可控的前提下顺畅流动，大幅提升了大规模模型的训练效率。该平台已在蚂蚁集团内部多个部门投入使用。

另外，蚂蚁数科也在AI安全性领域展开探索。针对人脸识别的安全隐患，蚂蚁天玑实验室携手多家单位制定了国内首个聚焦金融场景的“AI换脸”检测规范。同时，针对大模型可能带来的安全与伦理挑战，蚂蚁数科推出了“蚁鉴”和“天鉴”两项服务，为大模型的实际应用保驾护航。

李哲透露，未来蚂蚁数科会继续深耕AI数据服务及相关技术创新，积极寻求与其他行业伙伴的合作机会，助力AI技术在更多领域的落地与普及。