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數據:共譜數智未來

來源:大眾日報
2024-02-27 13:40

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數據:共譜數智未來

作為數字經濟時代關鍵的新型生產要素和創新要素,數據已融入生產、消費、流通、分配和社會服務管理等各個環節,是人工智能發展的重要保障與動力。近日,國家數據局等十七部門印發了《“數據要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》,旨在充分發揮數據要素乘數效應,賦能經濟社會發展。

數據是人工智能發展的基石

數據要素是數字化、網絡化、智能化的基礎,是人工智能發展的基石。近年來,大數據相關技術、產品、應用和標準的快速發展,為人類識別復雜系統提供了全新的思維方式、探知手段和決策范式,進一步推動了人工智能的創新。

首先,人工智能的發展,依賴于高質量數據的供給和對海量數據的標注與學習。大數據為深度學習等人工智能算法提供了龐大的樣本空間,人工智能在不同場景的大規模應用,都需要基于海量數據進行標注、學習和訓練,從中發現規律、獲取信息、作出決策。

其次,數據為人工智能的發展提供了更加廣泛多樣的信息來源。一方面,數字技術的發展使得數據多樣性成為常態,呈現出多源異構和富媒體特點;另一方面,大數據環境下,支撐人工智能進行管理決策的信息從領域內部擴展至跨域環境。結構化、半結構化以及非結構化的跨領域數據使得人工智能技術和應用可以從多方面多角度獲取多模態信息,提升其對復雜世界的認知能力。

最后,數據不僅是人工智能模型的輸入原料,同時也為模型的持續創新提供推動力,發揮著創新要素的作用。一方面,基于多源異構的大數據,模型開發者與應用者能夠不斷對現有模型進行迭代優化,創新算法模型;另一方面,豐富的數據集有助于提高模型的泛化能力,使其在面對新信息時也能夠進行有效的學習與識別。

我國大數據的發展現狀

黨的十八大以來,在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,我國高度重視大數據等數字技術的發展。通過全社會的共同努力,大數據相關技術與實踐應用取得了重要進展。

數字基礎設施規模能級大幅躍升。根據最新數據,截至2023年底,我國累計建成5G基站337.7萬個。截至2022年底,我國移動物聯網終端用戶數達18.45億戶,是全球首個實現“物超人”的主要經濟體;在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架,近5年年均增速超過30%;在用數據中心算力總規模超180EFLOPS,位居世界第二。

數據資源規模持續增長。2022年,全國數據產量達8.1ZB,全球占比10.5%,位居世界第二;累積數據存儲量達724.5EB,同比增長21.2%;全國一體化政務數據共享樞紐發布各類數據資源1.5萬類,累計支撐共享調用超過5000億次。據測算,到2025年全球數據規模將達到175ZB,其中我國數據規模將達到48.6ZB,成為全球最大的數據圈。

數據交易快速增加。2022年,我國數據交易行業市場規模達876.8億元,同比增長42%,占全球數據市場交易規模的13.4%,占亞洲數據市場交易規模的66.5%。預計到2025年,中國數據交易行業市場規模有望達到2046億元,到2030年有望達到5155.9億元。

數據賦能人工智能的問題與對策

“十四五”時期,我國數字經濟轉向深化應用、規范發展、普惠共享的新階段。近年來,人工智能與大數據技術和產業體系日臻成熟,然而,數據賦能人工智能的過程中,依然面臨一些問題和挑戰,亟待突破。

一是數據供給質量不高。一方面,盡管我國數據資源豐富,但真正開放、共享和有效使用的數據量仍然偏低。數據“只生產不外流”的現狀導致了大量“數據孤島”的產生,制約了數據的高質量供給;另一方面,數據資源在不斷加速累積的同時,價值數據的密度也不斷降低,影響了數據的高質量供給。

要加快公共服務領域數據集中和共享,推進同企業積累的社會數據進行平臺對接,優化數據供給結構;要秉持公共數據取之于民、用之于民的原則,加速推進公共數據分類分級授權使用,打破“數據孤島”,強化數據要素的高質量供給,發揮公共數據在數據要素開發利用中的基礎性、引領性、示范性作用;要加速探索開展數據質量標準化體系建設,推動數據要素供給調整優化,提高數據要素供給數量和質量。

二是數據產權界定存在困難。數據作為新型生產要素,具有無形性、非消耗性、易復制等特點,對傳統產權制度提出了新的挑戰。在數據生產、流通、使用等過程中,不同主體對數據有著不同利益訴求,且呈現復雜共生、相互依存、動態變化等特點,傳統權利制度框架難以突破數據產權的困境。

要以解決市場主體遇到的實際問題為導向,通過建立數據產權管理法律法規,細化數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權的“三權分置”框架,創新數據產權觀念,淡化數據所有權,強調數據使用權,加速推動構建完備的數據產權制度體系,充分釋放數據要素價值。

三是數據流通交易機制不暢。首先,當前數據交易暫缺少統一的定價和評估機制,數據流通依靠點對點單獨交易,信息不對稱致使數據流通的透明度較低;其次,對于不同行業、組織、設備而言,數據標準與接口難以統一,數據流通整合的可操作性較弱;再次,盡管我國已逐漸形成具有中國特色的數據保障制度體系,但仍缺乏更加明確、具有針對性的政策法規。

要加速統籌構建數據交易場所,堅持場內集中交易與場外分散交易相結合,形成多層次、多元化的市場交易體系;要加快推進數據采集和接口標準化,加強異構數據互聯互通容器技術,為不同主體設備之間的數據流通提供更加可信可靠的技術支持;要聚焦業務需求,結合具體場景需求,鼓勵行業內企業與地方探索創新模式,制定更加詳實的數據流通規則與標準,促進數據整合互通和互操作,推動人工智能在多行業多領域的應用。

四是數據治理體系有待進一步完善。首先,條塊分割的行業和傳統的屬地治理模式難以適應數據要素跨地區、跨行業、跨層級流通交易的治理需求;其次,數據的生成與使用通常涉及多方主體(例如買方、賣方、平臺),數據治理責任與流程確認變得更加復雜;再次,數據安全風險與隱私保護問題隨著數據規模的增大以及人工智能技術的發展變得更加突出;最后,龐大的數據量與多樣的數據類型對支撐數據治理的技術提出了更高的要求。

要加強數據治理前瞻布局,站在數據強國的戰略高度,逐步健全政策頂層設計,打破地區、行業、層級的壁壘;要引導基層政府、市場、社會組織與民眾等數據相關主體,通過互動、協商、合作,實現對數據要素的共同治理,構建政府、企業、社會多方協同的治理模式;要貫徹總體國家安全觀,加速健全完善數據分類分級、重要數據保護、風險評估、應急管理等,發展好數據安全產業,為國家數據安全保障提供有力支撐;鼓勵產學研用多方主體創新,加快推進數據可信流通、安全保障等核心技術攻關,推動隱私計算、量子計算、區塊鏈等與數據治理相關的數字技術創新?! ?/p>

林志杰 羅欽芳,作者分別系清華大學經濟管理學院長聘副教授,清華大學經濟管理學院博士后)

責任編輯:王后

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