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来源:凤凰彩票漏洞2024-03-27 17:48

  

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数据交易如何更规范高效(经济时评)******

  数据交易场所为解决交易过程中的效率、合规、安全、信任等问题提供了重要平台。统筹构建规范高效的数据交易场所,将进一步促进数据合规高效流通使用,赋能实体经济,助力全体人民共享数字经济发展红利。

  上海数据交易所日前正式运营,2022年试运行期间,其交易额超过1亿元,2023年有望突破10亿元。

  2021年以来,国家相关政策、法律法规等密集出台,各地积极探索,截至2022年8月,已有40多家数据交易场所成立。数据交易场所建设如火如荼,为解决交易过程中的效率、合规、安全、信任等问题提供了重要平台,但也面临数据产权不清、新技术支撑不充分、出现同质化竞争苗头等情况,对此还需各个击破。

  确权是基础。从实践来看,公共数据和个人数据的权属问题相对清晰,企业数据方面则较为复杂。当前,一些数据交易场所已逐步形成数据登记等确权模式,迈开了破解“确权难”的第一步。从长远来看,根据数据来源和数据生成特征,国家层面的公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权制度亟待建立,通过分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利,为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。

  技术是支撑。数据需要流通才会产生价值,但由于数据具有可复制性等特点,在交易中容易发生所有权交接不清楚、隐私泄露等问题,反而阻碍了流通。破解两难,技术支撑必不可少。在清洗加工等环节,针对交易数据尤其是高敏感度和高价值数据,可通过隐私计算来进行分析、建模。在数据调用等环节,区块链技术有利于实现全链条监管,上海数据交易所已经采用联盟链将与交易有关的信息存储在区块链节点中,提高了交易的安全可信度。在对数据泄露的溯源和追责方面,数据水印技术可将标识信息隐藏在结构化数据中,对溯源取证提供了有力支持。下一步,还需加大这些技术的研发创新、标准完善和应用推广,为数据流通插上安全的翅膀。

  布局需优化。目前,华东、华南、华中地区的数据交易场所占比达70%,有的单一省份已设立了5家。为了避免区域分割和同质化竞争,主管部门需加强数据交易场所体系设计,统筹优化规划布局,引导多种类型的数据交易场所共同发展,构建多层次市场交易体系,推动区域性、行业性数据流通使用。数据交易场所自身也有必要找准优势,错位发展,提高数据要素供给数量和质量,延展出市场所需的数据产品和服务。

  2022年12月发布的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出,“统筹构建规范高效的数据交易场所”。随着参与交易的数据类别逐步扩大,数据交易产业链生态雏形初现,统筹构建规范高效的数据交易场所,将进一步促进数据合规高效流通使用,赋能实体经济,助力全体人民共享数字经济发展红利。(林 琳)

张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

                                                                                                                      •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                        [责编:天天中]
                                                                                                                        阅读剩余全文(

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