纵观AI领域近几十年来的发展历史，除了算法层面的架构创新和算力层面的规模倍增，数据层面的变革也是驱动AI发展的重要一环。

  例如，十几年前ImageNet和MS COCO的出现，极大推动了计算机视觉和物体识别应用的发展。而近两年以OpenAI的GPT系列模型为代表的生成式AI，则是使用大规模来自网页、书籍、文章的文本数据来进行训练，涌现出了突破性的生成能力。

  在数据层面，主要涉及数据集和基准测试两个领域。前者为AI模型提供训练和微调的材料，后者提供了评估AI模型性能的标准方法。

  数据集包括了AI模型学习和模仿的数据，数据集的质量直接影响到模型的效果。一个高质量数据集通常兼具多样性、代表性、平衡性、规模性等特点。

  多样性确保模型可处理各种输入，代表性保证数据集真实反映现实世界分布情况，平衡性避免模型产生偏见，规模性则能大大的提升模型的泛化能力。

  为提升AI模型处理多模态信息的能力，近期业界陆续出现了谷歌的DOCCI、字节跳动的COCONut、Reka AI的Vibe-Eval、MBZUAI的CVRR-ES等多模态高质量数据集，涵盖图片、文本、视频等形式，训练AI模型识别视频、理解图像、分析语境和生成推理结果。

  基准测试是评估AI模型性能的重要工具，通常包括一系列设计好的问答任务，用来系统评估AI模型在特定任务上的表现，帮助AI研究者和开发者了解模型在实际应用中的有效性与局限性，以及比较不同模型的性能得分。

  但是这些基准测试都是静态测试，如果AI模型仅针对某一基准进行训练微调，那么有极大几率会出现过拟合，用户实际体验到的能力反而一般。因此以Chatbot Arena为代表的实时动态测试被认为更能符合模型实际能力。

  近期，Chatbot Arena背后团队进一步推出了升级版Arena Hard排行榜，完全基于500个高质量评估的动态测试结果进行排名，并且减少了不同模型能力置信区间重叠的情况，拉开得分差距。动态测试的理念正在受到更多关注。

  首先，高质量数据集的构建非常耗时，人工标注的工作成本也非常高昂。其次，每一类基准测试，都要在效率、成本、有效性之间寻找平衡。最后，随着AI应用加快速度进行发展，旧的数据集和基准测试可能很快就会过时，不足以满足新的需求。

  在如今的AI数据层面，通过“众包+调查”的方法广泛收集数据和反馈，或是通过合成技术控制数据生成，成为业内的关注焦点。研究社区也在持续发布开放的数据集和评估方法，以供研究使用。新的基准测试也在不断被开发出来，用来评估模型在更复杂、更接近现实世界场景中的能力。

  透过这一些数据层面的变革，我们不但可以期待出现更多高质量数据集与基准测试，还能预见AI技术能力的下一次突变或许就在不远的未来。