以数据开放与算力开发为抓手 加快新质生产力发展

Connor 抹茶MEXC 2024-03-26 18 0

[ 当前,人工智能领域发展变化之快令人瞩目,但更要警惕可能演化成大国之间的技术竞赛,避免导致资源过度集中和消耗,忽视了技术发展应服务于社会民生福祉和解决实际问题的初衷。 ]

今年全国两会政府工作报告(下称“报告”)提到,2024年政府工作任务第一项就是“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”,还提出要“深入推进数字经济创新发展”,特别是提出了“开展‘人工智能+’行动”“健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用”以及“适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系”,这些是本次报告的亮点之一,同时也说明了加快新质生产力发展,需要从数据开放和算力开发等两个关键方面入手。

新质生产力发展离不开数据与算力协同

去年9月以来,中央高层多次强调,要加快发展新质生产力,扎实推进高质量发展。新质生产力是由技术革命突破、生产要素创新配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力,主要体现在劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合质变,实现了全要素生产率提升。伴随着当前经济社会从工业经济时代迈向数字经济时代,数据要素与算力等科技创新及应用成为当今时代发展新质生产力的关键。

数据要素价值实现是推动新质生产力发展的关键环节,新质生产力发展需要数据要素应用赋能,数据要素对经济赋能的过程,就体现了生产力的新质。数据要素开放及流通使用,能够让数据要素价值不断积累,丰富数据内涵,提升数据应用效率,为更高级、更深层创新和相关决策提供依据参考。因此,数据要素充分开放共享,是数据要素高效流通和充分利用的基础,是提升生产力水平、推动产业变革的关键,新质生产力的发展需要数据要素开放。

同时,数据要素发挥重要作用则离不开算力驱动。国家发展改革委党组成员,国家数据局党组书记、局长刘烈宏提出,数字经济时代,算力是新质生产力,算力网是促进全国范围内各类算力大规模调度运营的数字基础设施,构建全国一体化算力网、推动算力基础设施化是国家现代化的重要标志之一。

随着数据体量指数性增长,强大的算力成为支撑数据收集、储存、处理、分析、应用的关键,算力的提升还能够不断加速数据处理,使得复杂的数据分析和模型应用具有可实现性。因此,算力可被称为数字经济“基础设施”,随着云计算、边缘计算等技术不断成熟,即使是中小微企业,乃至普通消费者个体也能够通过云服务获得所需算力,进一步促进了算力的普及普惠。

综上,推进新质生产力的创新发展,需要以数据开放与算法开发为抓手,数据要素和算力相互依赖,数据需要强大算力来处理和分析,而算力发展也需要高质量数据支撑。数据要素与算力协同发展,推动了新质生产力创新和提升。今年报告还提及了“促进数字技术和实体经济深度融合”,通过数据要素与算力协同,进一步融合人工智能等先进技术,促进资源优化配置、提高生产效率、创新经济模式,有效提升了生产力水平,实现了生产力跃迁。

健全数据基础制度,推动数据开放和流通使用

数据是新质生产力的关键要素之一,而数据要素的价值是在开放和流通使用中才能释放,并且数据要素是使用开发程度越高,其价值就越高,同时,其具有低边际成本、强融合性等特点,可以推动生产资料、生产方式和资源配置不断优化升级,从而促进新质生产力发展创新。因此,数据的开放和流通使用对于新质生产力的发展至关重要。

今年报告还提出,“健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用”,《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》(下称《意见》)就深刻指出了数据基础制度建设对于国家发展和安全的重要作用。数据要素在经济循环的各个环节中发挥着至关重要的作用:在生产上,数据要素能够优化生产流程、提高生产效率和质量;在分配上,数据要素可以准确地识别资源需求,有助于实现更公平和有效的资源分配;在交换上,数据要素促进了市场的透明度和效率,提高市场流动性;在消费上,数据要素能够更好改善消费者体验,让企业能够提供更符合消费者需求的商品和服务。

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近年来,我国在数据要素相关基础制度建设方面做了较多探索,一是我国从顶层设计上制定了《数据安全法》《意见》等一系列数据相关法律和政策,为数据要素基础制度建设提供了法律基础与完善方向;二是我国各级政府部门加强了公共数据的开放和共享,促进了数据资源整合利用,有效发挥了促进数据开发开放的带头作用;三是不断探索数据要素市场发展,鼓励数据的交易和流通。

然而,我国在数据基础制度建设方面取得了重要进展,同时也仍面临一些挑战和堵点。我国虽已明确了数据这一新型生产要素的重要地位,但相关法律尚未明确数据产权归属,全国统一的数据要素市场尚未建立,数据要素定价机制尚未明确,数据要素市场交易与监管的边界也尚未清晰,这些阻碍了数据要素市场化配置的充分实现。

这导致在实践中面临着公共数据开放程度低,所开放数据呈现出质量不高、更新不及时、价值低、可读性差等特点,难以满足市场主体有效需求;企业数据共享流通混乱,表现为部分企业主观上限制数据流通或者过度采集数据等现象,影响了数据要素价值实现;个人信息数据还面临安全风险,存在着数据被过度收集,以及数据泄露、篡改、破坏、伪造等问题,可能导致个人隐私被侵犯,甚至对个人人身、财产、生命安全造成危害。这些问题影响了数据有效利用,其主要原因还是数据产权归属不清、法律规范有待健全、监管机制有待加强等。

未来还需立足数据要素市场的特征与现实,以数据产权结构性分置制度促进数据动态权属流动,构建统一开放的数据要素交易市场机制,同时厘清数据监管边界,保障数据要素市场安全发展,实现数据要素高水平、高质量、高效率的市场化配置。在此基础上,进一步推动数据开放与流通使用,特别是注重数据要素往原创性、颠覆性科技创新领域流动,打通束缚新质生产力发展堵点,以数据要素赋能新质生产力的创新发展。

适度超前建设,稳步形成全国一体化算力体系

算力是数字经济时代的新型生产力,是当前新质生产力的代表之一,其集合了数据计算能力、存储能力和网络运载能力,对于推动生产力迭代升级和数智化具有重要意义。报告提出要“适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系”,2023年12月,国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发的《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》,着眼于通用算力、智能算力、超级算力一体化布局,东中西部算力一体化协同,算力与数据、算法一体化应用,算力与绿色电力一体化融合,算力发展与安全保障一体化推进等五个“一体化”建设,通过构建数据中心、云计算等一体化的新型算力网络体系,优化算力资源分布和利用,提高计算效率,促进区域经济均衡发展,同时实现绿色发展。

当前,全球人工智能尤其是大模型的创新发展已经遇到了算力瓶颈,除了数据和算法外,算力在数据处理、复杂算法计算和模型训练等人工智能核心要素方面发挥着至关重要的作用。因此,强大的算力基础能够保证人工智能高效运行,提高数据处理速度,降低算力运行成本,就是在加速人工智能技术的实践应用和创新发展。

我国具有部署一体化算力体系的新型举国体制优势,能够在全国范围内整合计算能力、网络运输、数据存储等资源,形成一个高效、智能、安全的算力服务体系,以此支持国家的科技创新、产业升级和社会治理需求。譬如,早先开展实施的“东数西算”工程,通过优化算力资源地域布局,发挥东部地区数据密集的地域优势,将东部地区等数据计算密集需求引导到资源丰富的西部地区进行计算处理,发挥西部地区丰富能源资源优势,这是通过国家层面的统筹和规划,实现资源优化配置和区域协调发展。

同时,更要关注到报告关于建设数字基础设施中所界定的“适度超前”,强调了在建设过程中既要有前瞻性,同时也要保持适度。“适度”表明要充分考虑好经济现状和技术成熟度的平衡,进行相关基础设施建设,不应超出经济社会承受范围,避免造成过大的资源浪费和沉重的经济负担;“超前”则表明相关建设应领先于行业发展需求,为今后技术创新发展提供基础要件。总之,是要综合考虑好建设成本与预期目标,确保投资建设的有效性和基础设施运用的可持续性。

当前,人工智能领域发展变化之快令人瞩目,但更要警惕可能演化成大国之间的技术竞赛,避免导致资源过度集中和消耗,忽视了技术发展应服务于社会民生福祉和解决实际问题的初衷。因此,我国相关领域在追求技术进步的同时,更要保持战略定力,思考如何将技术进步与推进中国式现代化相结合,确保技术成果能够服务国家发展。目前,我国“人工智能+”行动计划在布局上应该是非常完整的,今后在实践过程中需要将中央部署落到实处。

总体而言,通过今年报告来看,我国对于新质生产力发展规划更加务实和具象化,已经从宏观层面进入了中微观层面,并结合我国前期在相关领域的专项部署和政策规划,已经在解决新质生产力发展瓶颈上做出部署,关于数据要素制度、算力体系建设等提出具体措施,以推动数据开放和算法开放,从而促进新质生产力的发展。

(陈兵系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长,教授、博导,数字经济交叉科学中心研究员;郭光坤系南开大学竞争法研究中心研究助理、法学院博士生)

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