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【光明论坛】激活数据潜能 建设数字中国******

　　【光明论坛】

　　作者：支振锋（中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、法学研究所研究员）

　　数据作为新型生产要素和资源形态，日益成为驱动经济社会发展的基础。近日，中共中央、国务院出台《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），围绕如何建立和健全关于数据要素基础制度体系提出了全面系统的意见，为做好数据权益配置和风险防控提供了明确的政策指引，也为激活数据潜能和促进数字经济发展作出了有力的制度安排。

　　数据是映射大千世界的符码，数据中自有大千世界。宇宙星空、山川河流、鸟兽虫鱼、人类行为、国家治理、社会百态……万物皆产生数据，万物皆可被数据化。自人类社会产生起，数据就承载着人类对自然万物、生产生活的记录和表达。从传统数据到网络数据，从“小数据”到“大数据”，数据日益成为理解万事万物最微观、最奇妙的元素。在信息化发展新阶段，数据爆发增长、海量集聚，量的累积逐渐引发质的飞跃。万物互联、人机交互、天地一体的网络空间内，大数据技术使数量巨大、来源分散的图像、声音、文件等非结构化数据得以被广泛搜集、存储、利用，使分析、预测、捕捉隐藏在自然万物和人类社会的深层逻辑成为可能，人类认知的敏锐性和洞察力得到极大提升。

　　数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。数据原是伴随自然与人类而产生的寻常事物，但数字技术为其赋予了无尽潜能。作为新型生产要素，数据已成为数字化、网络化、智能化的基础性资源，并快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。通过数据，可以更好地理解自然和社会的运行规律，推动生产力发展，优化生产关系，丰富人类生活，促进国家和社会治理。但数据并非自在之物，而是人类协作与互动的结果。数据不仅承载着个人、市场主体与国家的大量信息，关系到公民个体人格权益、市场主体财产权益以及国家安全和社会公共利益；还呈现出不同于传统知识产权的全新特点。如何既鼓励数据的充分流通利用，又通过制度设计进行科学合理的权益配置和风险防控，就成为信息时代制度创新的重大课题。

　　数据相关权益配置，是数据基础制度的基础。作为世界第二数据大国，我国深刻认识到大数据作为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇、提升政府治理能力的新途径所具有的战略意义。2021年公布实施的《数据安全法》明确提出“保障数据安全，促进数据开发利用”。但数据流通利用除供需双方外，还涉及协助数据产品开发的第三方服务商，情形复杂、链条悠长、风险突出。为推进数据合法合规交易，我国多年来一直在探索数据交易所建设。在此背景下，此次意见提出探索数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等结构性分置的产权运行机制，推进实施公共数据确权授权机制，推动建立企业数据确权授权机制，是对数据相关权益合理配置这个世界性难题的创新性开拓。

　　促进数据流通和交易是数据基础制度的核心。数据交易是新业态，也带来新问题。由于数据的无形性和可复制性，除了不易计量、难于定价且合规评估复杂外，交易一旦达成，无论是买方发现“货不对版”，还是卖方认为数据已被使用，都“无法退货”。如何确保数据需求方接收到的数据来源合法合规，数据提供方交易后的权利得到充分保障，决定着数据制度体系的成败。此次意见尝试构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系，规范引导场外交易，培育壮大场内交易，试图建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系，必将推动鼓励数据流通利用的制度创新。

　　数据要素收益分配制度是数据基础制度的重点。作为新型生产要素和资源形态，数据要素不断创造新的价值，也不断产生利益纷争。针对数据收益分配问题，此次意见既坚持充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，强化基于数据价值创造和价值实现的激励导向，平衡兼顾数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体之间的利益分配；也努力做到有为政府和有效市场相结合，强调完善数据要素收益的再分配调节机制，让全体人民更好共享数字经济发展成果。

　　党的二十大报告提出加快建设网络强国、数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“数据二十条”的出台和落地实施，有利于从历史和全局维度深刻认识数据要素的战略价值，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，推进数字产业化和产业数字化，推动实体经济和数字经济融合发展，增强经济发展新动能，塑造人类文明新形态。

　　《光明日报》（ 2023年01月04日 02版）

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）