中国新闻社，富裕，5月2日（记者Cai Minjie）随着人工智能在大型模型中进入，高质量的数据收集已成为主要因素。第八届数字中国建筑峰会最近在福建省富州市举行。在元素元素元素和基础架构循环的子宫中，人工智能和数据循环的整合和发展已成为一个主要问题。
人工智能模型的开发取决于计算能力，算法和数据的三个要素。王吉朗（Wang Guirong）认为，党领导团队的成员，中国电子信息行业集团有限公司的总经理代表，当今最基本的问题是分类和数据使用的低效率，这阻止了大型型号的实际影响。 “目前，不到10％的企业可以有效地在大型模型上提供其业务知识数据，结果在无法真正解决实际业务问题的模型中。”
此外，在改善数据基础架构时，如何确保安全数据循环已成为主要问题。
Wang Guirong表示，基于边境保护的传统安全方法无法再满足复杂网络环境中保护的要求，并且有必要根据内源性安全的概念来开发深层的防御系统。该小组启动了“大型模型安全模型”解决方案，以解决常见问题，例如数据泄漏和模型对大型模型的应用，并帮助企业对国防安全和控制系统的多维多维管理。
如今，数据元素促进了AI应用的爆炸。从Wang Guirong的角度来看，AI还可以促进数据元素的循环。 “ AI数据标签公司规模AI的成功证实了数据行业具有主要潜力，预计将OCCWang Guirong表示，将来，数据集的发行将更多地关注苛刻的第三方数据平台，即通过大型模型，即对大型模型的大量使用。
在数据要素的市场化过程中，安全和流通是两个主要挑战。党领导团队的成员兼国家数据局副主任Yu Ying的论坛指出，作为数字经济的关键，数据元素具有高流动性，低复制成本，回报率不高，并且对经济发展的影响增加了一倍。在促进基于基于数据的数据元素的提供时，我们需要全面发挥积极的数据外部性，避免负面的外部性，并将数据资源的好处转变为开发势头。
佩基信息科学技术部主任梅·洪（Mei Hong）NG University认为，发展数字经济的关键是数据元素市场的培养和发展。我国家的数据分解仍在童年和探索中，并且拥有所有权，流通和交易，利息，安全和隐私的地位，确认所有权，流通和交易存在许多障碍。立即有必要产生安全可靠的循环基础架构，并从多种技术，系统和生态学中努力确保数据安全，打破循环障碍，促进数据元素的市场并释放潜在的数据价值。
工业和信息技术部第五电子研究所的主任杨永朱恩（Yang Jianjun）指出，当前的人工智能管理公司在数据质量，系统供应和责任定义以及差异 - 在管理中的概念方面存在问题，例如数据质量，系统供应和差异 - 不同的国家。中国需要在数据管理层面上破坏技术瓶颈，发展机构供应水平的风险分类和机制，并加强政府 - 企业合作和联合国合作搜索 - 在现场实施层面上进行研究。同时，可以加强国际合作，并增强国际合作，并建立一个可靠的，可靠的，可靠的，可靠的，可靠的人工智能环境。 （end）[编辑：Zhang Ziyi]
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