每日报道：计算机：重视数据要素 AI与数字经济交汇点
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AI三要素中，数据稀缺性明显
算法、算力、数据是AI核心三要素，当前AI大模型的训练，算法端向神经网络Transformer模型收敛，算力端依赖具备大规模并行计算能力的AI服务器集群，数据端则需要巨大数据量的大规模数据集投喂，我们认为AI三要素中数据是直接影响AI大模型在垂直行业落地效果的关键，而垂类数据通常由政府和行业机构掌握，相比于模型和算力，数据稀缺性明显。目前通用大模型的训练数据集多来自互联网文本数据，例如ChatGPT训练数据集来自维基百科、互联网新闻、社交媒体、电子书等。彭博社发布了针对金融领域的大型语言模型BloombergGPT，训练采用51.27%金融信息数据和48.73%的公共数据，在500亿参数规模下，BloombergGPT对金融任务效果好于通用大模型。
北京、深圳相继发布AI支持政策，强调公共数据开放
近期北京、深圳相继发布人工智能支持政策，且均在强调公共数据开放与共享。5月30日，《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》发布，提到“加强公共数据开放共享”、“加快构建高质量人工智能训练数据集，研究建立数据集开放共享机制”;5月31日，《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》，提到“培育高质量数据要素市场”、“2023年年底前出台公共数据开放管理办法、公共数据资源目录，制定公共数据开放计划”。数据流通是数据资源体系构建的关键，是数据要素建设重点方向，其中数据交易制度、公共数据流通体系是建设重点，我们认为，算力之外，重视数据要素在AI大模型中的价值。
数据要素是数字经济核心引擎，进入加速落地阶段
数据是数字经济时代新型生产要素，是数字经济深化发展的核心引擎。2023年3月，国家数据局成立，顶层框架文件+管理机构落地，数据要素进入加速落地阶段。2023年以来各地方积极推进数据要素落地，例如：2023年2月，《杭州市公共数据授权运营实施方案(试行)》(征求意见稿)发布;4月，广东省政务服务数据管理局局长在“2023数字经济峰会”主题发言中透露，《广东省数据条例》即将出台，广东研究将数据生产要素纳入国民经济核算体系，广州海珠、深圳南山已获批开展数据生产要素统计核算试点。
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