邬贺铨院士：AI时代的数据要素开发与治理

习近平总书记指出“随着互联网运用普及和大数据等技术快速发展，国家治理正逐步从线下向线下线上相结合转变，从掌握少量‘样本数据’向掌握海量‘全体数据’转变，这为推动治理模式变革、提升国家治理现代化水平提供了有利条件”。从网格化管理、精细化服务、信息化支撑的基层治理平台，到一网统揽一网通办的城市大脑，利用大数据、人工智能、物联网等信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、支持快速响应，推进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。特别是 AIGC 技术的应用，重构政府与民众之间的互动过程，大模型能够提升对现实生活中复杂大系统问题的处理能力，能够精准防控社会发展中的风险，能够有力维护政治稳定和社会安全，进一步促进经济发展和社会进步。

AI 特别是生成式大模型技术是双刃剑，其推理过程不透明，解答有自圆其说的成分，尤其使用了未经鉴别的语料训练用于社会治理的大模型，可能会触发对公众的误导，甚至引起价值观的冲突。AI 技术也可能被滥用或恶意利用来制造虚假新闻，引发社会传播风险，危害国家安全。我们既要用 AI 来辅助社会治理也要治理 AI 行为，但不能因 AI 的使用可能失控而限制对 AI 技术的研究与应用，AI 技术需要在应用中反馈和迭代升级。当前，国际贸易、科技合作、人员往来不可避免数据跨境流动，数据的社会治理也面临对外开放的挑战，解决之道是 AI 监管制度体系建设与 AI 技术研究并重，发展与安全治理协同，使 AI 的监管创新与技术发展相辅相成，以技术手段和治理规范两手应对大模型的算法偏见和伦理道德失序，以法律法规防止各类数据安全事件发生和维护国家安全。为此，首先需要按照《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，尽快完善数据产权制度、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素治理制度，为 AI 技术的发展与治理提供行为规范。其次是重视数据监管的技术创新，APN6（基于 IPv6 的应用感知网络） 和 iFIT（基于 IPv6 的随流检测）可以标注 IP 流的属性，包括数据类型和对 IP 流路径溯源，有利于对跨境数据流动的管理，IPv6 的多归属特性可以分流敏感数据。多方计算等技术可以在不同所有者的数据融合时做到数据可用不可见。加快各类数据监管和数据安全技术的研究已成当务之急，要为数据管理规范尽快填补技术支撑手段的不足或缺失。