近日，中共中央、国务院印发

　　当前，人工智能发展处于技术研发与规模化应用协同推进的阶段，数据供给呈现两个特点：一是模型训练对数据质量的要求不断提高，专业化、场景化数据集日益重要；二是数据采集、加工和使用涉及个人、企业、平台等多元主体，权利配置与利益分配影响数据供给。完善权益保障机制，有助于明确使用边界、降低流通成本、稳定收益预期，释放数据要素价值。清晰的授权规则既能保障数据提供者权益，也有利于稳定优质数据供给。

　　近年来，我国高质量数据集建设持续推进。国家数据局遴选发布104个高质量数据集典型案例，覆盖工业制造、医疗卫生等领域。不过，我国人工智能数据权益保障机制仍有进一步完善的空间。例如，个人信息、企业数据、平台数据及训练语料涉及不同权利规则，数据持有、使用和再开发的边界有待明确。又如，数据价值由采集、清洗、标注、训练等环节共同创造，但贡献认定、授权许可和收益分配机制尚不健全。多模态模型的发展也对数据

　　明晰数据权利边界，促进高质量数据有序流通。分类完善个人信息、企业数据和公共数据的权利配置与保护规则，细化训练数据

　　健全权益分配机制，增强多元主体的数据供给动力。完善数据价值评估、贡献认定、授权许可和收益分配制度，鼓励企业、科研机构、媒体及内容创

　　强化数据权益保护，促进数据资源安全高效利用。将个人信息保护、数据安全和知识产权保护贯穿人工智能研发与应用全过程，推广隐私计算、可信数据空间等技术，探索“可用不可见”“可控可计量”的数据共享模式，提升数据利用的安全防护与风险管控能力。加强数据流通公共服务平台建设，为企业提供合规指导、技术支持和供需对接，降低数据获取与利用成本，促进高质量数据资源高效配置和开发利用。

　　特别

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