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2025-09-09 0
尽管大模型与AI听起来发展得那么热,但是在老年人口研究领域,类似“中国老年健康调查CLHLS”这样的长期研究项目依然具有不可替代的重要意义。与中青年人群广泛使用网络与各种系统、留下大量数字痕迹从而提供了大量大数据源不同,老年人口尤其是高龄人群使用的数字服务与留下的数字痕迹很有限。因此,这样大规模的长期专项研究,对于制定老龄人口公共政策和设计老龄人口社会服务,都具有重要的价值。如果说其他公共政策议题往往也需要依托类似的专项调研数据补丁,那么在老龄人口这样的专项研究中,此类专项数据就在发挥着主力作用。
同时,我们要充分认识到,基于公开数据训练的大模型在应对老年人口相关事项的作用非常有限。公开数据里可供抽取的老年人口相关数据的有限,导致大模型在提供老年人口专项问题的解决方案价值上的支持作用很局促。相反,基于专项数据所训练出的中小模型及其集成体系,能够在解决老年人口特定问题上发挥更大的作用。进一步来说,这样的中小模型可以支持功能性的具身机器人开发。即使并非是一股脑儿地去研究老年服务的人形机器人,但在针对性的老人护理辅助、老年人认知障碍早期筛查、老年人认知衰退与中风后脑功能康复等方面,机器智能仍具有广阔的发展空间。
这是零点有数董事长袁岳博士在参加在浙江杭州举办的“健康老龄化应对:科学预测、市场与政策分析”研讨会上的发言内容。CLHLS的发起人是著名人口学家曾毅教授和王正联教授。在这次会上,袁岳博士作为执行方代表参与启动了CLHLS第十期调研。研讨会也交流了大量基于2002年开始的多年CLHLS数据所进行的多维主题的研究成果,来自新加坡国立大学、北京大学、中山大学、浙江大学、厦门大学、中国人民大学、复旦大学、中国人口与发展研究中心等单位的学者提供了主题演讲与专题成果分享。
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