英国政府计划利用国家数据图书馆（NDL）为人工智能开发提供公共数据支持，但开放数据研究所（ODI）的最新研究指出，该计划正面临严峻的落地挑战。
英国政府在2024年秋季预算中确认了NDL计划，并承诺投入1亿英镑资金。该项目旨在通过整合公共部门数据，为研究人员和企业提供AI驱动的创新动力。然而，ODI通过构建“NDL-Lite”原型系统发现，目前的公共数据质量远未达到AI应用的要求。
数据可用性与AI的“绕行”风险
ODI的研究人员处理了来自六个公共部门的38GB数据，整合了超过10万个文件。实验发现，data.gov.uk等平台上的许多数据集存在标签错误、过期或元数据缺失的问题。例如，部分标注为“犯罪”的数据集实际上是互不兼容的地方性统计报告，导致AI系统无法进行有效的跨区域分析。
更严重的是，部分核心数据集长期未更新。ODI指出，内政部的一项主要犯罪数据集自2018年以来便未再更新，且无法通过国家统计局（ONS）的API进行有效访问。当AI代理无法从官方渠道获取权威数据时，它们往往会转向新闻报道或商业数据源，这些信息源的准确性通常难以保证。
ODI研究主任Elena Simperl教授表示，研究明确了公共数据量与其实际可用性之间的鸿沟。她在接受采访时警告称，一旦官方数据无法提供支持，AI代理将直接绕过官方渠道寻找替代信息。
英国科学、创新和技术部（DSIT）此前声称已完成了大规模的发现阶段，旨在为公共部门的系统性改革铺路。然而，ODI的实验结论表明，仅有政府的投资承诺并不足以支撑AI产业，清理和标准化现有数据才是当务之急。
目前的测试结果显示，如果政府不能显著提高数据的准确性和结构化程度，NDL计划恐将沦为难以被AI系统有效利用的“数据坟场”。
