联合国携手 Google 让全球统计数据适配 AI

联合国发布了一个新平台，把分散在各机构的统计数据整理成人工智能（AI）系统可以直接调用的形式。该平台名为 UN System Data Commons，构建在 Google 开源的 Data Commons 之上，支持自然语言查询，取代此前主要依靠传统数据库界面浏览和检索的 UNData 门户。平台同时支持模型上下文协议（MCP），让 AI 系统直接连接外部数据源。

联合国表示，已有 26 个下属实体承诺接入，上线时其中近 20 家的数据可用，目标是在 2027 年前把联合国系统 80% 的统计数据集迁入平台。Google.org 提供了 200 万美元的能力建设资金和技术支持，用于搭建核心基础设施。Google Data Commons 团队负责人 Prem Ramaswamy 称，系统运行在由联合国治理的实例上，未来将由联合国自行维护、运营和扩展。

UNICEF 测试准确率 21.2%

UNICEF 首席统计学家 João Pedro Azevedo 介绍，该机构针对全球发展指标类问题测试了六个大语言模型（LLM），覆盖超过 13.3 万条回答，平均准确率仅为 21.2%。受测模型包括 OpenAI 的 GPT-4o 与 GPT-4o-mini、Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 与 Haiku 4.5，以及 Google 的 Gemini 2.5 Flash 与 Gemini 2.0 Flash。

他说，约五分之三的回答根本没有给出可用数字，多数情况下模型选择了含糊表述。约两天后用同样的模型版本重跑同一批问题，两次都给出数字的模型只有约一半情况返回了相同数值。这项研究是 UNICEF 的工作论文，尚未经过同行评审，机构计划在论文发表时公开方法、代码和数据。

UNICEF 的数据网站月访问量超过 600 万次，今年来自生成式 AI 助手的流量明显上升。1 月 1 日至 9 月 14 日期间，通过 ChatGPT 回答中链接进入该站的访问同比增长 67%，占今年全部会话的 6.4%；UNICEF 估计 AI 助手整体已占约十分之一的访问量。

新平台还记录每条统计数据的来源，用户可以把 AI 系统取回的数字追溯到原始的联合国出处。Ramaswamy 提醒，模型可能误读细微差别，输出内容在引用或发布前应由人工复核。详情见 TechCrunch 报道。

第二来源: Unite.AI.