4月26日，在第四届联合国世界数据论坛期间，国际统计学会（ISI） 候任主席、密歇根大学统计系教授何旭铭接受澎湃新闻记者采访时表示，像ChatGPT这样的人工智能模型需要大量的数据，通过高效的算法得出结果，实际还是非常依赖数据本身的质量以及全面性的。当前，全世界关于数据问题的讨论越来越多，大家都逐渐意识到，要得到好的结果，必须在每一个环节都要做好，而且大家联手。

“我们要知道数据是怎么来的，如果数据只是从一个地方来，不具有更多代表性，就算把这些数据全部用上，所得到的结论不一定对所有人都合适。”何旭铭表示，数据的生产最好要具有代表性，如果在并不完全有代表性的情况下，也要弄清楚数据里面对哪些人采样比较多，哪些人采样比较少，在分析阶段要把这些情况进行调整，这也涉到数据设计和分析方法的更新与发展，多方面结合才能够保证最后得到的结论更加智能，更加准确。（澎湃新闻记者 周頔 秦盛）