联合国与谷歌合作,为AI代理准备其全球数据

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摘要

联合国正在与谷歌合作推出UN System Data Commons,这是一个基于谷歌Data Commons构建的平台,通过自然语言查询使全球统计数据对AI代理可访问,并支持Model Context Protocol。

此前,UNICEF的测试发现,领先的AI模型难以准确检索全球发展统计数据。
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缓存时间: 2026/09/17 21:12

# 联合国借助谷歌技术让全球数据为AI智能体做好准备 | TechCrunch 来源:https://techcrunch.com/2026/09/17/un-turns-to-google-to-make-its-global-data-ready-for-ai-agents/ 联合国于周四宣布,正与谷歌合作,使其庞大的全球统计数据集合更易于AI系统访问和使用。 这个名为**联合国系统数据共享库**(https://data.un.org/)的新系统建立在谷歌的开源数据共享平台(https://datacommons.org/)之上,允许用户使用自然语言查询搜索来自联合国各机构的统计数据。它取代了原有的联合国数据门户(https://data.un.org/legacy/),后者主要依赖传统数据库界面进行浏览和搜索。新平台还支持**模型上下文协议**(MCP),该标准允许AI系统直接连接外部数据源。 用户越来越多地使用AI工具获取答案,但许多系统仍然难以可靠地提供权威数据。联合国儿童基金会首席统计师若昂·佩德罗·阿泽维多在虚拟新闻发布会上表示,在针对全球发展指标问题测试六个大型语言模型的13.3万多个回答中,平均准确率仅为21.2%。 阿泽维多告诉TechCrunch,测试涵盖了OpenAI的GPT-4o和GPT-4o-mini、Anthropic的Claude Sonnet 4.5和Haiku 4.5,以及谷歌的Gemini 2.5 Flash和Gemini 2.0 Flash。 阿泽维多说,约有五分之三的回答根本没有提供可用数字,通常是因为模型对答案进行了模糊处理。然而,当同样的问题在大约两天后在同一模型版本上再次运行时,两次都提供数字的模型只有大约一半的概率返回相同的数字。 这项研究是联合国儿童基金会准备提交期刊的工作论文,尚未经过同行评审。该组织表示计划随论文发布其方法、代码和数据。 联合国儿童基金会今年还看到生成式AI助手对其数据网站的流量急剧上升。该网站每月访问量超过600万次,是该机构最受欢迎的网站之一。阿泽维多告诉TechCrunch,1月1日至9月14日期间,通过点击ChatGPT回答中链接访问该网站的用户同比增长了67%。此类推荐占今年所有会话的6.4%,而联合国儿童基金会估计AI助手目前总共约占十分之一的访问量。 联合国表示,其26个实体已承诺加入数据共享库,启动时即提供近20个实体的数据。此外,该系统计划到2027年将联合国系统80%的统计数据集纳入平台。 **联合国系统数据共享库。图片来源:**谷歌 联合国统计司代理司长尚塔努·慕克吉表示:“我们在规模、范围和灵活性上实现了数量级的提升,首次将联合国系统内如此多的机构连接起来。同时,我们正借此契机使我们的数据为AI做好准备。” 谷歌.org提供了200万美元的能力建设资金和技术支持,用于建立平台的核心基础设施。谷歌数据共享团队负责人普雷姆·拉马斯瓦米告诉TechCrunch,该系统托管在联合国管理的实例上,并计划最终由联合国独立维护、运营和扩展。 拉马斯瓦米说:“在整个推出过程中,我们采取了‘培训培训者’的方法,并且已经看到联合国系统团队快速成长起来。” 谷歌于2018年推出数据共享平台,旨在将来自不同来源的公共数据集组织到一个通用框架中。去年,它增加了对MCP的支持(https://techcrunch.com/2025/09/24/google-makes-real-world-data-more-accessible-to-ai-and-training-pipelines-will-love-it/),允许AI智能体直接查询数据共享库中的统计数据及其来源。 联合国平台还会跟踪每项统计的来源,因此人们可以将AI系统检索到的数据追溯到原始的联合国来源。阿泽维多告诉记者,随着越来越多的人依靠AI工具查找和解读信息,这一点非常重要。 除了使AI智能体能够检索单个统计数据外,谷歌还演示了通过MCP连接到联合国数据的AI系统如何汇集多个指标,并利用它们生成仪表盘、图表和文字分析,而无需用户手动查找和组合基础数据集。 在一个演示中,谷歌要求AI系统查找美国总统艾滋病紧急救济计划在非洲的影响。该系统确定了关于艾滋病病毒感染、艾滋病死亡率和预期寿命等相关联合国统计数据,并利用这些数据制作了一张信息图。 然而,为AI系统提供权威数据并不一定使其结论也具有权威性。拉马斯瓦米说:“因为模型可能会误解细微差别,在引用或发布输出结果前,应始终由人类进行审核。” *当您通过文章中的链接购买时,我们可能会赚取少量佣金(https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。这不会影响我们的编辑独立性。*

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