论坛现场

高红冰主持论坛

杨健就当前数字技术的渗透不足以及企业的数字化转型乏力发表了自己的看法。根据信通院的数据，数字技术的渗透率不高，第一产业为10%，第二产业为20%，第三产业为40%。从2023年一季度开始做的全国5万家中小企业的经营状况和数字化转型的调研可以看出，大部分的中小企业只是刚启动数字化转型。目前转型存在两大困难：一是缺一个数字技术的工具软件，数字技术的工具软件要对行业的规律非常熟悉，现在的数字产业和传统产业之间配合不够，相互理解也不够，即使是在那些中小企业里面有企业级的软件，实际上有60%的功能是几乎不用或者完全不用的；二是传统行业的人才数字化转型程度不够，即使是传统行业的专家，在传统行业的发展过程当中，他们也没有真正朝着高质量发展去转型。

现在“数据作善”和“数据作恶”都存在，这其中造成的漏洞需要花大力气来补，因为它会涉及到每一个家庭的实际利益。江老师提的弱秩序的概念非常好，把博弈的时间稍微放长一点，让市场和市场之间、市场和政府之间进行带有一定自愿性质的博弈，可能会比想着在24小时之内就要把这个问题解决要好。

杨健发言

李振华分享了自己对于公共数据的开发利用以及AI产业的规模化应用问题的分析和思考。公共数据的开发利用是当前非常大的痛点。到现在为止，很难说数据要素形成了一个产业，这需要在学界和业界包括政策界找到合适的路径，并在此基础上形成一些共识。如果要形成大的产业，数据要素核心要去解决流通问题，流通当中的基础设施到底是什么？这些基础设施到底谁来建？这个规则应该怎么去设计？能不能在目前的公共数据特别是在地方政府当中形成一些大规模数据流通的案例，从而把它转化成可行的规则和技术标准？相关进展比较缓慢，当然也包括匿名化的标准问题。对于AI产业，我们从产业界里面感受到的或者至少还应该关心的一个问题就是，如何保证它的规模化产业形成？怎么能够形成可持续的科技创新路径？同时在制度基础上，也有非常多需要思考的，包括云服务和AI的结合问题，国企采购AI服务的问题，以及AI部署模式的问题。

可能还需要探讨的问题，一是在垂直模型这个领域内要不要备案。比如未来在医疗、金融领域内，原来的基础模型已经备案了，垂直模型要不要备案？二是智能体管理。很多创业公司形成了一个一个的模型应用，今年是智能体的元年，未来可能有几千、几万个智能体，要不要进行智能体评测和准入？在垂直行业模型和智能体当中应当有第三方的评测、检测和类自律的分析机制，这样会降低政府的责任，也让整个行业快速推动应用。

李振华发言

邓春宇发言

蔡雄山重点探讨了高质量数据集的需求和数据跨境流动问题。在高质量数据集方面，当前人工智能和大模型训练需要非常具体的高质量数据。以视频生成为例，多模态大模型的发展离不开高质量的图片和视频，这些数据往往来自影视公司保存的电影脚本、原始镜头等，这些素材在传统影视制作流程中，往往被视为临时的过程文件，在成片完成后大多会被清理或封存，其潜在价值长期未被充分认识。如今随着技术发展，这些数据突然变得极具价值，但同时也带来了新的挑战——如何定价？采用什么交易方式？这些问题对供需双方来说都是全新的课题。

在数据跨境流动方面，他提到中国大模型企业在服务全球用户时面临的实际困难。由于很多国产大模型的研发团队主要在中国，数据的跨境流动成为关键问题。目前中国与其他国家之间缺乏数据流通协议，导致诸多限制和不便。中国正在积极推进加入CPTPP和DEPA等涉及数据流动的高水平国际协议，期待未来能在这方面获得更多便利性措施。

蔡雄山发言

袁媛分享了对数据安全问题的三条红线、人机关系以及AI出海问题的看法。如果还是用过去数据的处理方式，可能在原来的数据安全问题上会一直纠结，国家安全、商业秘密和个人隐私始终是人工智能和数据科技企业在不同场景下开发数据价值所面临的三条红线。AI的技术是通用的，基本上没有它不适用的场景，因为AGI的G最重要的其实就是通用。在学科建设、科学研究上面，即AI for science上面就是代表跨学科的建设。它在社会层面就体现在不同文化、新旧治理方式的冲突，本质上反映了各行各业的人对新技术怎么融入到自己的生产和生活当中产生的顾虑。

这些方面要去做好绝对不是一家企业单独能做到位的。在人机关系上，或者说当把模型产生的治理转化为整个社会生产力的时候，其实面对的是一个生产关系的调整和改变，这个时候就必须是由政府、产业和学界去共同解决。AI出海面对了更大矛盾，既然在国内已存在各行各业的安全隐忧，这些问题在国际上升维了，更需要政府跟业界一块去解决。尤其是江小涓老师提出来“弱秩序”的事情，这其实在国内的AI治理上面已经得到了很好地体现。能不能跟着开源开放的技术路线，也变成一个国际共识。

袁媛发言

赫建营结合工作实践谈到了消费金融行业黑灰产的治理问题。当前消费金融行业最大的一个痛点就是金融黑灰产的治理。根据数据研究，现在中国的金融黑灰产的行业从业人员有800万人，今年一季度给国家造成的损失是2800亿，预计全年将造成超过10000亿的损失。这对传统的银行来说可能不是那么大的痛点，但是对数字金融、消费金融是很庞大的数据。数字金融或者消费金融最大的资损来自于什么？来自于在线放出去的贷款收不回来。

为什么收不回来？一方面是消费者真的还不起那一两千块钱，这是可以原谅的。另一方面更严重的是，第三方机构专业在网络上打广告引导这些借款用户怎么把欠款赖掉，这个在市场形成了很庞大的产业链，是有组织、有预谋、非常成熟的商业模式。第一，呼吁国家在这个空白领域能不能出台相关的政策法规。消费金融行业发现违约属于民事纠纷，在国家法律层面没有立法，涉及到黑灰产的更是没有立法。什么是金融黑灰产，它的定义是什么，标准是什么，上位法是什么，现在都没有相关的说法。第二，呼吁一下数据公司，最近我参与了一个民间组织或者行业自律组织，叫“打击金融黑灰产的联盟”，现在有一百多家成员单位，都是以消费金融或者互联网小贷为成员的。比如一个公司抓到了100个坏人，其他公司也抓到了100个坏人，大家能不能共享这些数据？这也是当前亟待研究确立的事情。

赫建营发言

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