党的二十届三中全会提出“要健全因地制宜发展新质生产力体制机制，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”，并作出了全面和有针对性的部署。截至2023年底我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.4%；算力总规模达到230EFLOPS，居全球第二位，算力总规模近5年年均增速近30%。数字经济作为一种新型经济形态，核心特征与新质生产力高度契合，通过其进行技术创新和模式创新，为新质生产力的发展提供源源不断的动力。本文摘自《数据归人：个体数据交换价值分析》一书中关于人工智能对数据归人的可行性完整论证，供读者参考。（一）人工智能语言交互模型的兴起，将解决“搜数”的便捷性
人工智能语言交互模型将是未来的一种人工智能新应用，它依托于大规模的语料训练，能够深入理解人类的语言，并生成逼近人类表达习惯的回应。这种模型的出现，将赋予人工智能通过自然语言来理解和表达人类意图的能力，从而实现更加自然的交互体验。该模型的语言理解和逻辑能力，极大地提升了自然语义识别、沟通和任务处理的效率，它不需要用户具备深厚的数据技术知识，只需通过简单的“说话”方式，即可实现对文字、图片、音频、视频等大量数据资源的搜集，这一特性使得普通人也能轻松获取自身行为的线下、线上数据，为数据归人的快速推广奠定了坚实基础。
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图：多模态搜集数据
（二）人工智能语言交互模型根据标签库自动进行语义判断和数据归档工作面对大量且繁杂的数据，人工完成标签归类的难度较大，而人工智能语言交互模型可以显著提高生成数据标签的效率，避免人力和物力的浪费。该模型能够从文本、图片、音频、视频等数据中提取关键特征，并依据信息理解和对应特征进行数据标签归类。此外，不同标签体系的兼容性至关重要，它将直接影响跨平台搜索的可能性和流畅性。同时，标签还可以自动翻译成不同国家的语言，方便跨国范围内交易对象和交易对手的搜索，实现全球范围内数据资源的配置，提高资源配置效率。如前所述，标签体系越完善、越达意、越丰富，数据供需对接就越自然，共享也越顺畅，这种标签体系的设置和管理属于社会基础设施，既关系到国家数据安全，也涉及社会数据要素的平等性，需要政府组织相关机构制定标准并提供统一的标签服务。在确保数据来源合法、内容合规、授权明晰的前提下，利用多模态对新接收数据进行组织和归类，使其根据内容自动识别并统一到合适的标签之下，从而缩小群体间数据资产管理的鸿沟，迅速完成供给端的数据准备。![]()
图：数据标签
（三）通过“说话”完成数据供需操作，数据交易无门槛任何个体都能根据实际场景需要，随时随地发起数据请求，数据需求方只需用最直观的生活或者工作语言表达即可，例如:“需要附近能在30分钟内送复印纸的商户。”“查询红星化工是否曾为大型国有企业的供货商，并提供之前的有效交易数据来验证其资质。”人工智能语言交互模型能够理解人的意图，自动完成标签对应，并向网络中特定或者不特定的数据供给方发起数据请求。若反馈结果不满意，数据需求方可开启多轮对话，继续发起数据请求，直至获得满意的交易数据。锁定数据供给方、供给方的数据标签和数据值后，人工智能语言交互模型基于数据加工处理结果，根据需求方特点生成自然流畅的文本内容，结合语音合成功能，通过更便捷、自然、友好的语音交互将数据结果反馈给数据需求方。它还能借助各种数据可视化工具和技术(如图表、图形和交互式界面等)呈现和解释数据，实现“数据说话”。数据可视化和交互性有助于更好地理解和分析数据，从而发现其中的商业价值。此外，还可以借助人工智能语言交互模型完成不同语言的翻译和转换，促进跨语言数据需求的交流和理解。（整理/庄希颉）
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《数据归人：个体数据交换价值分析》
吕雯 著
中国发展出版社
随着信息化大潮的澎湃涌动，数据这一古老的信息记录的载体在新技术的赋能下焕发新生，正以前所未有的力度和广度，步入生产要素的舞台中央。《数据归人》一书，正是在这个背景下诞生的启示之作，旨在揭开数据回归个体这一时代命题的神秘面纱，引导我们深入思索和探讨数据作为新型生产要素如何回归其创造者的本质属性，关注由此引发的社会经济变革。全书从数据的本质出发，细致梳理了数据从初现端倪到奠定其生产要素地位的演化过程，揭示了数据世界的基本构造、独特性质和市场挑战，并着重解析了数据归人的逻辑内核与实现路径。
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