数据治理与新质生产力学术探讨

‍‍数据治理与新质生产力学术探讨，数据治理与新质生产力论坛在数字经济时代背景下，成为了推动数据高效流通使用、赋能实体经济的重要平台。习近平总书记强调了数据的重要性，中国计算机学会在浙江宁波举办的YEF2024数据治理与新质生产力专题论坛，邀请了国内高校、科研单位的多名专家学者参与，共同探讨实现模型溯源、模型安全、内容安全、数据共享安全的相关前沿技术及其在应用落地中面临的机遇、挑战和未来发展趋势。

淮北市计算机学会理事长胡祝朋认为，各抒己见，畅所欲言，仁者见仁，智者见智，论坛的成功举办，不仅为专家学者们提供了一个交流思想、分享经验的平台，也为推动数据治理和新质生产力的发展提供了重要的智力支持。通过论坛的讨论和交流，有助于形成更加完善的数据基础制度体系，促进数据的高效流通使用，为实体经济的发展注入新的动力。

特别是五位主讲嘉宾——复旦大学的张新鹏教授、浙江大学计算机科学与技术学院的求是特聘教授/长聘教授纪守领教授、上海交通大学计算机科学与工程系的长聘教轨郑臻哲副教授、北京航空航天大学网络空间安全学院的彭浩教授，以及贵州大学的陈玉玲教授，他们在数据治理和新质生产力领域都有着深厚的学术造诣和丰富的实践经验，他们的到来为本次论坛的成功举办增添了浓墨重彩的一笔。

数据治理与新质生产力学术探讨，五位嘉宾围绕“数据治理与新质生产力”专题论坛上的四个核心议题进行了全面而深入的讨论，他们的见解和经验分享，不仅为与会者提供了宝贵的知识和启示，也进一步推动了对新质生产力与数据治理关系的深入理解。这场专题论坛无疑为与会者带来了宝贵的知识和启示，促进了业界对新质生产力与数据治理关系的深入理解。据治理在数字经济时代的重要性是什么？

在数字经济时代，数据治理的重要性体现在多个方面：

1. 提高决策效率和降低运营风险：企业若能有效实施数据治理，不仅能提高决策效率，还能降低运营风险。

2. 挖掘数据价值：数据治理能够帮助企业和政府挖掘出数据背后隐藏的价值，推动产品和服务的创新。

3. 支撑经济和社会发展：数据是数字经济的关键生产要素，对经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生深远影响。数据治理是充分释放数据价值的基础性、系统性工作，能够更好地应对数据危机，实现数据要素价值的可持续发挥，支撑数字经济的高质量发展。

4. 保护数据安全：加强数据治理和保护数据安全，为数字经济持续健康发展筑牢安全屏障，是时代发展的客观需要。

5. 制度保障和健康发展：科学合理的数据治理规范是数据安全与价值的制度保障，是数据产业健康发展，甚至是国家人工智能战略实施不可或缺的前提条件。

6. 全球数据安全治理：进入数字经济时代以来，日益严峻的数据安全风险与变幻莫测的国际形势交织叠加，各国围绕数据安全治理规则博弈呈现加剧态势，引发全球数据安全治理问题。

数据治理与新质生产力学术探讨，YEF2024数据治理与新质生产力专题论坛的主要议题和讨论焦点有哪些？

YEF2024数据治理与新质生产力专题论坛的主要议题和讨论焦点包括以下几个方面：

1. 数据在数字经济中的核心作用：探讨数据如何在当前的数字经济中发挥关键作用，以及其对经济发展的推动作用。

2. 模型溯源与安全问题：讨论如何确保模型的可追溯性和安全性，这是数据治理的重要组成部分。

3. 内容安全与共享安全：涉及数据内容的安全性及其在不同主体间共享时的安全保障措施。

4. 数据的可信性：如何确保数据的可靠性和可信度，是论坛的一个重要议题。

5. 网络空间数据安全与治理：全球数据安全治理的重要性日益提升，需要理论和实践双向发力，持续开展深入研究和科学探索。

6. 新质生产力的发展：包括技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级等方面的内容。习近平总书记强调发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。

7. 八大战略性产业与九大投资机遇：新质生产力代表新技术、创造新价值、适应新产业、重塑新动能，是2024年的投资主线。

如何实现模型溯源、模型安全、内容安全和数据共享的安全？

实现模型溯源、模型安全、内容安全和数据共享的安全需要从多个方面进行综合考虑和实施。以下是详细的解决方案：

1. 模型溯源：

   • 追根溯源技术：通过安全监测、数据脱敏、访问控制等技术，确保对数据的可监测、可管控和可追溯。

   • 计算图加扰和匿名化：使用混淆技术对AI模型的计算逻辑进行自动混淆，使得攻击者无法理解模型，同时不影响模型的推理结果和性能。

2. 模型安全：

   • 安全性、可靠性、可控性评测：建立大模型安全实践总体框架，从安全性、可靠性、可控性以及评测四个角度对大模型安全技术进行深度剖析。

   • 系统安全风险分类体系：分析大语言模型系统的安全风险和防御策略，包括输入、模型、输出、工具链四个核心模块，并介绍相关的研究工作和评估标准。

3. 内容安全：

   • 内置安全防护机制：网络内容安全体系应内置数据加密、数字签名、访问控制、数据完整性控制、用户鉴别、业务填充等机制，以提供认证、访问控制和数据保护。

4. 数据共享的安全：

   • 数据共享安全框架：设计数据共享模型和相关方角色，提出数据共享安全框架，分析数据共享存在的安全风险和问题。

   • 动态更新的安全审计策略：制定文档化的明确的数据共享安全审计策略，并根据数据共享的变化情况动态更新。

   • 加强访问控制和数据加密：通过加强访问控制、数据加密等措施，保护个人隐私和敏感信息，确保数据共享的安全。

   • 管理人员权限控制和日志审计：数据共享设施应提供合理的安全措施，包括管理人员权限控制、共享设施缓存数据安全控制、共享设施日志审计等。

数据治理与新质生产力之间的关系如何影响实体经济的发展？

数据治理与新质生产力学术探讨，数据治理与新质生产力之间的关系对实体经济的发展具有重要影响。数据新型生产要素是新质生产力的重要构成，其发展及其价值释放有利于推动新质生产力的发展。建立完善的数据治理体系，理顺数据要素市场的核心利益关系，强化理论研究和制度设计，推进试点应用，探索数据治理实践方案，在实践中形成有利于新质生产力发展的环境。

政府应完善数据治理法律法规，围绕实体经济重点发展领域，制定符合实体经济发展规律的国家数据战略。健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，聚焦工业制造等12个行业领域，推动数据要素赋能实体经济发展。数据要素的创新引擎作用可以助力发展新质生产力，培育壮大数据产业，积极培育数据服务中介机构，国家层面应尽快出台数据产业发展的指导意见。

数据治理核心要解决的是找不到、看不懂、用不了、管不住的问题，而数据治理的终极目标是数据要素的流通。政策进一步加速对数据要素市场的治理建设，确保数据市场的健康有序发展，形成多元化的数据生态体系，推动数据资产“入表”落地到加强数据资产管理。各行业加速探索合作新范式，统一数据平台和数据治理，基于数据湖底座，结合业务场景搭建大数据智能应用。

数据已成为国家的重要基础资源和关键生产要素，对于构建新发展格局、赋能实体经济、推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。在新一代技术与数据要素共同作用下，新业态新模式不断涌现，传统产业重塑变革持续推进，由此产生的影响广泛且革命性。

数据治理与新质生产力学术探讨，在数据治理和新质生产力领域，目前存在哪些机遇和挑战？

在数据治理和新质生产力领域，目前存在诸多机遇与挑战。以下将详细探讨这些方面：

机遇

数据治理在国家治理和国际竞争中扮演着越来越重要的角色。通过完善的数据治理体系，可以推动智慧社会的更快到来，并提升国家在全球范围内的竞争力。

在数字化浪潮中，数据已成为企业的核心资产。有效的数据治理策略能够帮助企业抓住全球范围内的机遇，应对挑战，从而实现更高效、安全的数据管理。

随着数据量的爆炸性增长和应用场景的复杂化，如何在保障数据安全的同时促进数据的自由流动成为企业面临的重要课题。这不仅有助于提高数据利用效率，还能增强企业的市场竞争力。

挑战

数据量的激增给企业带来了巨大的压力，需要更多的资源和技术来处理和分析这些数据。

数据质量是企业数据治理的核心问题之一。数据质量不佳会直接影响决策的准确性和可靠性，因此需要投入大量资源进行数据清洗和质量管理。

数据安全和合规风险是数据治理过程中的一大挑战。随着网络攻击手段的不断升级，如何确保数据的安全性和合规性成为企业必须面对的问题。

数据确权争议较大，对于是否应进行数据确权的问题，目前存在较大分歧。这不仅影响了数据的使用和流通，也增加了法律和政策上的不确定性。

数据治理过程中遇到的一个主要挑战是数据多而分散，且质量参差不齐。不同粒度的数据难以有效融合，导致数据价值被低估。

数据治理面临的另一个挑战是数据规则的碎片化。不同行业和地区的数据治理标准不统一，导致企业在跨区域或跨行业操作时面临困难。

数字发展的强循环与弱循环生态间的互联互通也是数据治理的一大挑战。如何在不同的生态系统之间实现有效的数据共享和协作，是当前亟待解决的问题。

尽管数据治理和新质生产力领域面临着诸多挑战，但其在国家治理、企业竞争以及全球市场中的重要性日益凸显。‍‍