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值得注意的是,《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此,南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出,新质生产力的培育有多种推动力量,其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素,与算力相结合,将衍生形成强劲的数据生产力,成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型,他认为,AI大模型以智能算力作为底座支撑,通过深度学习算法和万亿级别数据的训练,不断迭代,从而形成新质生产力。此外,数据要素在人工智能技术加持下,推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人,可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构,从而形成新质生产力。
数据是经过收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体,可以是数字、文字、图像、声音等形式。随着网络技术的发展和向各行业的渗透,数字技术创新成果与经济社会各领域深度融合,不同领域的数据被生产、记录、传输、存储和消费,数据规模以摩尔定律的速度快速增长。数据的充分挖掘和有效利用,可以优化资源配置和使用效率,对价值创造和生产力发展有着广泛影响。
与此同时,目前不少中小企业仍面临创新不足、人才短缺的困难局面。专家建议,要发挥好政府、龙头企业、专精特新中小企业、科研院所、金融机构在创新链上的作用。在关键共性技术领域,推动龙头企业与专精特新中小企业协同创新、联合攻关,通过突破核心技术,提升工业基础能力;也要鼓励项目牵引,创造应用场景和机会,加强帮扶的计划性和针对性,优先解决产业难点痛点和基础性问题。
正如这位发言人所说,目前业界正在采取一些措施,推动数据交换机制的建设。记者梳理发现,2023年7月,深圳数据交易所联合近50家单位成立开放算料联盟。该联盟将围绕高质量中文训练数据和多模态训练数据,协调数据要素、数据治理、训练数据、数据标注、合成数据等相关标准制定,协助数据交易所增加与大模型相关的新品类和新专区。