数据即内力：当AI模型化身吸星大法，我们的知识资产如何自保？

AI像极了吸星大法，在不少领域，吸收了别人若干年积累下来的知识，成为了领域顶尖高手，然后被吸的人呢，成了一具被抛弃的躯壳，惨不惨？

我曾是一名武侠爱好者，最喜欢《笑傲江湖》，尤其是主角令狐冲。他在西湖梅庄地牢机缘巧合练成了一门邪门功夫——任我行的吸星大法。

练成此功者可吸走他人内力，一旦中招，内力尽失，只留下一具无用的躯壳。

如今的AI，就像那个会吸星大法的武林高手。

当然，它吸的不是人的内力，而是知识和数据，特别是那些高质量的数据集。不管你的知识多么独到、价值多高，一旦被AI模型“吸走”并学习，你原有的优势就可能被稀释，变得不再稀缺。

AI的这种运作模式，是不是像极了吸星大法？

好玩的是，这个比喻能引申出几个值得我们深思的话题：

• 一是吸星大法自身的缺陷在AI训练中如何体现？
• 二是如何防止被“吸走内力”，即数据安全问题。
• 三是“内力”（数据知识）的市场价值该如何被保护和衡量，也就是知识产权问题。

吸星大法的自身缺陷：数据融合与“中毒”

吸星大法虽强，却有一个致命问题：它将不同来源、不同属性的内力强行吸入体内，导致“异种真气”互相冲突，让练习者痛苦不堪，甚至走火入魔。

这一点在人工智能大模型的训练上同样存在。模型吸收了来自各种渠道、类型各异的数据和知识。针对同一个问题，它的“脑海”里可能同时存在着多种甚至互相矛盾的解决方案。究竟哪个才是最优解？模型自己可能也会“精神分裂”。

更严重的是，正如任我行对战左冷禅时，因吸收其阴寒真气而反遭冻伤。AI若吸收了垃圾数据、恶意投喂的“毒数据”，同样会“中毒”，产生错误的认知或输出有害内容，这就是所谓的“AI投毒”。

因此，如何破解数据融合难题、有效甄别“毒数据”，是AI时代对数据质量管理提出的全新挑战。

如何不被吸星大法吸走内力？数据安全的“易筋经”

吸星大法并非无敌，它就奈何不了少林高僧方证大师。方证大师因修习《易筋经》，内力精纯深厚、自成体系，任我行始终无法吸走分毫。

这里的《易筋经》，就是一套完善的数据安全体系。方证大师相当于常年钻研大数据安全领域的专家，在数据收集、存储、处理、使用的全生命周期都建立了极高的技术壁垒，让“窃取者”无从下手。

例如在数据使用环节，为了响应“原始数据不出域、数据可用不可见”的合规要求，方证大师们正在积极研究隐私计算等平台技术。这就像给数据套上了“金钟罩”，既能让外部调用其价值，又无法触碰其本体。

内力的市场价值：数据资产与知识产权保护

设想一下，一位武林高手吃糠咽菜、苦练一生，却不慎被吸星大法吸干内力，武功尽失，何等悲哀。

对于企业和个人也是如此。在长期经营或研究过程中，我们积累了极具价值的数据和知识，这往往是核心竞争力乃至商业机密，绝不能被轻易泄露或“白嫖”。

这些“内力”应当通过合法途径被购买、转让，让知识的创造者、数据的生产者获得应有的回报。数据资产登记、知识产权登记就是不错的起点。登记明确了权利归属，随后便可通过数据交易所等市场，让买卖双方以认可的价格进行交易。

我曾写过一篇相关文章 《数据产权方面的事，终于有受不了的了》，对此有更详细的探讨。

现实映照：被“吸干”的流水线

今早看到一则新闻：某服装厂的缝纫工人都戴上了装有摄像头的头盔。

目的是什么？以第一视角采集工人操作的图像数据。
采集了干什么？用来喂养、训练AI机器人。
训练完机器人干什么？替代这些工人。

这个过程，完美诠释了“吸星大法”的残酷一面。工人们用自己的技能和经验（数据）“喂养”了AI，最终却可能面临被取代的命运，就像被吸干内力后的残躯。

在Data Science与AI技术狂飙突进的今天，我们既要善用这把“吸星大法”来创造价值，更要思考如何建立规则、筑牢防线，保护每一个“内力”创造者的权益与尊严。这不仅是技术问题，更是关乎社会公平与可持续发展的深刻命题。关于技术、数据与未来的更多讨论，欢迎来 云栈社区 交流分享。