前不久，世界数据组织在北京成立，这是全球首个旨在推动数据发展与治理实践的专业性国际组织。数据作为人工智能发展的关键要素，如同燃料之于发动机，其供给能力的高低直接决定人工智能的发展速度与质量。随着人工智能产业范式从“模型为王”转向“数据为王”，数据的供给能力，不仅关乎人工智能产业发展，更决定着国家在未来竞争格局中的地位。如何充分释放数据潜能、驱动数字经济更快发展，值得关注。
近年来，我国在培育数据要素市场方面取得显著成效，数据资源规模优势持续扩大，不断转化为产业优势。但中文语料数据供给不足，正成为我国人工智能应用创新的重要问题。中文语料供给不足，不仅会导致语义偏差风险制约AI发展效能，还可能导致潜在的文化误读与意识形态风险。随着单边主义、保护主义抬头，我国人工智能创新发展可能面临更加严峻的数据“瘸腿”困境。“十五五”时期，强化面向人工智能的数据高效供给，有助于充分发挥数据资源规模优势，抢占未来科技发展制高点。
扩容数据供给“蓄水池”。构建数据高效供给体系的核心在于持续扩大数据规模、丰富数据类型。当前，我国数据供给存在明显的结构性失衡，互联网娱乐数据相对过剩，产业应用、科技创新所需的高价值数据严重不足。需进一步推动公共数据开放与授权运营，加强物联网等数据接口开放，激发行业数据共享汇聚，促进社会数据收集，拓展数据供给的广度与深度。
小米集团创始人、董事长兼CEO雷军2月27日晚与多位小米安全专家在小米汽车工厂进行直播。小米安全专家在直播中表示，在事故调查的过程中，车企一般不允许接触车辆，作为被调查方要如实提供信息，监管方也不允许企业干扰调查工作。如果车企没有监管部门的许可，原则上不能自行披露事故的相关信息。
具体来说，目前等待出发的“阿耳忒弥斯2号”载人绕月飞行计划将照常进行，唯一的变数在于火箭什么时候能修好。此前遭遇氢推进剂泄漏后，本周火箭的上级推进器又出现氦气泄漏，导致NASA不得不把火箭撤下发射架。
筑牢数据质量“压舱石”。数据质量是价值实现的前提，高质量的数据不仅要求准确性、完整性与合规性，更强调场景适配性和知识密度。数据加工能力不足导致大量数据时效性较差、价值被低估、难以挖掘复用，海量数据“出生”即“死亡”。提升数据加工能力，保障数据供给质量与适用性，仍需进行数据资源规划管理，建立数据标注规范、数据集质量评估标准。
打通数据流通“快车道”。当前，大量数据长期被“锁”在政府、高校、科研机构和企业各自的数据壁垒里。有报告显示，2023年数据交易中需求方是供给方的1.75倍，数据产品成交率仅为17.9%。提升数据流通效率，消除“数据孤岛”与流通堵点，要着眼于技术创新和制度创新“双轮驱动”。一方面，隐私计算技术为消解数据安全与流通矛盾提供了全新思路，可信数据空间成为数据资源规模化流通利用的新模式新路径，区块链技术为数据确权和流通提供可信保障。另一方面，制度创新则为数据流通“松绑提速”。
杠杆股票配资培育数据供给“新生态”。充分发挥人工智能威力，要对接应用场景中大模型的实际需求，综合利用政府和社会各方资源，打通数据采集、开发、流通和利用链条，构建共享共创共赢的合作生态。推动数据标注提质增效。数据集开发周期长、成本高，可通过创新技术手段，优化资源配置，实现数据供给的集约高效。建立行业数据联盟，实现数据共建复用。发挥市场导向作用，制定完善数据集定价和收益分配机制，创新数据开发利用方式，优化数据集运营模式，提升数据投入产出比，凝聚社会各方数据供给合力，共同培育数据高效供给生态。(本文来源：经济日报 作者：刘彬芳)
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