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在推进数据资产化过程中，数据资产的权益保护是一个关键性问题，只有明晰权责关系，才能“定分止争”，激励相关主体投入更多资源发掘数据的价值和促进数据要素的交易流通。我国目前建立了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。这种“淡化所有权、强调使用权”的创新做法，如何更好地落实还需要进一步探索。同时，构建分类科学的数据资产产权体系，还需要对接民法典对财产权利的规定。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
“要完善对高层次人才的个性化服务体系，不断提高人才发展的舒适度和自由度。”霍启文表示，对各类高层次人才的创新创业、安居生活等各项福利配套进行量身定制，设计专属的激励和保障方案，根据人才的资历和专业水平，适当下调人才认定门槛，合理扩大对国内外高层次人才的认定范围，分级分类引进人才。此外，还需要建立重点产业急需紧缺战略性人才引进的“绿色通道”与“特色服务”，加快战略性人才引进，筑牢战略人才力量。
一是，培育壮大数字文化经营主体。积极推动国家级文化产业示范园区立足当地资源禀赋和区域功能定位，规划布局建设一批具有核心竞争力和行业带动作用的数字文化产业，发挥龙头企业创新引领作用，带动产业链上下游数字文化企业协同发展；打造数字特色文化企业集群区，通过生产协作、资源共享等合作方式，“互联飞地”“伙伴园区”等合作模式，促进区域数字文化消费优势互补、联动发展，为数字文化消费提质扩容。