日韩中文字幕一区|亚洲成色最大综合在线|91亚洲国产系列精品|91福利国产在线观看网站|国产精品三级久久久久久久|亚洲一区二区三区在线国产|欧美性视频一区二区三区四区|国产一区二区三区精品99久久

近日，中國社會科學(xué)院大學(xué)教授江小涓，中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院博士后宮建霞，清華大學(xué)馬克思主義學(xué)院助理研究員李秋甫，合作于《中國社會科學(xué)》2024年第9期發(fā)表論文《數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系與數(shù)字時代的創(chuàng)新范式》。文章指出，在數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新范式中，數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合成為創(chuàng)新的關(guān)鍵源泉，規(guī)模涌現(xiàn)效應(yīng)使得大型平臺在創(chuàng)新鏈條中的地位顯著前移并全面提升，開源開放式創(chuàng)新則是提升數(shù)據(jù)匯聚交互能力和優(yōu)化創(chuàng)新資源配置的重要組織形態(tài)。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系的重要性生發(fā)出新的科技倫理問題，進而對人類社會的傳統(tǒng)秩序帶來挑戰(zhàn)。深刻理解和把握新的創(chuàng)新范式，對于深化創(chuàng)新理論研究、構(gòu)建國家創(chuàng)新體系以及強化創(chuàng)新政策導(dǎo)向等意義重大。

文章作者丨江小涓 宮建霞 李秋甫，江小涓，中國社會科學(xué)院大學(xué)教授(北京 102488);官建霞，中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院博士后(北京 100006);李秋甫，清華大學(xué)馬克思主義學(xué)院助理研究員(北京 100084)。

原文轉(zhuǎn)載丨《中國社會科學(xué)》2024年第9期

數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系與數(shù)字時代的創(chuàng)新范式

江小涓 宮建霞 李秋甫

摘 要：科技創(chuàng)新在不同時代呈現(xiàn)不同特點。從數(shù)據(jù)生成、傳遞和獲取，數(shù)據(jù)交互能力，數(shù)據(jù)共享能力以及數(shù)據(jù)數(shù)量、深度和廣度等維度，觀察分析數(shù)字時代的科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，能夠為回顧創(chuàng)新范式演進歷程提供新的視角。在數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新范式中，數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合成為創(chuàng)新的關(guān)鍵源泉， 規(guī)模涌現(xiàn)效應(yīng)使大型平臺在創(chuàng)新鏈條中的地位顯著前移并全面提升，開源開放式創(chuàng)新則是提升數(shù)據(jù)匯聚交互能力和優(yōu)化創(chuàng)新資源配置的重要組織形態(tài)。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系的重要性生發(fā)出新的科技倫理問題，進而對人類社會的傳統(tǒng)秩序帶來挑戰(zhàn)。深刻理解和把握新的創(chuàng)新范式，對于深化創(chuàng)新理論研究、構(gòu)建國家創(chuàng)新體系以及強化創(chuàng) 新政策導(dǎo)向等意義重大。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新 創(chuàng)新范式數(shù)據(jù)關(guān)系 數(shù)字時代 科技倫理

作者：

江小涓，中國社會科學(xué)院大學(xué)教授(北京102488);

宮建霞，中國社會 科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院博士后(北京100006);

李秋甫，清華大學(xué)馬克思主義學(xué) 院助理研究員(北京100084)。

前言

進入21世紀(jì)，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)帶來數(shù)據(jù)生成、 傳遞和處理能力的極大提升，數(shù)據(jù)關(guān)系重新定義創(chuàng)新鏈條上各方的交互方式和地位作用，創(chuàng)新要素、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新過程和創(chuàng)新組織等方面發(fā)生重要改變，這些改變導(dǎo)致數(shù)字時代的創(chuàng)新范式呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的新形態(tài)。

科技界對于大數(shù)據(jù)帶來的科學(xué)價值早有探討，普遍認(rèn)為海量數(shù)據(jù)和智能分析工具正在推動科學(xué)研究向數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研范式轉(zhuǎn)變，在高能物理、生物醫(yī)學(xué)、地球科學(xué)、海洋科學(xué)等以信息科學(xué)為支撐的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，源自高密度、高通量數(shù)據(jù)技術(shù)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)變得愈加重要。本文研究“創(chuàng)新范式”問題，創(chuàng)新范式的內(nèi)涵更廣泛、鏈條更長。從創(chuàng)新內(nèi)涵看，創(chuàng)新不僅包括科學(xué)發(fā)現(xiàn)，更是科學(xué)、技術(shù)，企業(yè)家精神，市場結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)組織和有關(guān)制度的復(fù)雜綜合體；從創(chuàng)新鏈條看，創(chuàng)新不僅涉及科學(xué)研究，更要向技術(shù)開發(fā)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化、市場應(yīng)用和收益回報等產(chǎn)學(xué)研用全鏈條推進，形成完整的商業(yè)模式。迄今學(xué)術(shù)界較少關(guān)注海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)帶給創(chuàng)新過程的系統(tǒng)性影響及其對社會經(jīng)濟體系的整體影響。本文重點聚焦這一變化引致的創(chuàng)新范式變革，以期刻畫數(shù)字時代創(chuàng)新的內(nèi)在特征和基本規(guī)律。

創(chuàng)新在不同時代呈現(xiàn)出不同特點，這是創(chuàng)新理論研究的重要內(nèi)容。范式是某一學(xué)科內(nèi)被人們共同接受、使用、遵循的一整套概念體系和分析方法。20世紀(jì)50年代以來，一些研究者從不同視角對科技創(chuàng)新范式的演進脈絡(luò)進行了梳理和分析，其中最具代表性的，是英國經(jīng)濟學(xué)家Rothwell總結(jié)提煉出的“五代創(chuàng)新范式”，清晰呈現(xiàn)了不同時期學(xué)者對創(chuàng)新理論的探索和體系構(gòu)建過程。

第一代：技術(shù)推動的線性范式（1950-1960），第二次世界大戰(zhàn)后，社會需求遠(yuǎn)大于科技供給，創(chuàng)新是基礎(chǔ)研究一應(yīng)用研究一開發(fā)研究一產(chǎn)業(yè)化的線性過程。

第二代：需求拉動的線性范式（1960-1970），此時社會供給和需求總體平衡，市場需求在創(chuàng)新過程中起到關(guān)鍵作用。

第三代：技術(shù)與市場的耦合范式（1970-1980）。世界經(jīng)濟進入高通脹率和需求飽和并存的時代，創(chuàng)新是技術(shù)和市場交互作用的結(jié)果。對此，Kamien和Schwartz提出市場結(jié)構(gòu)論， Rosenberg提出技術(shù)變革論。

第四代：技術(shù)創(chuàng)新的整合范式（1980-1990），社會供求進入動態(tài)平衡期，創(chuàng)新是研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)和市場銷售等同時展開的并行過程。強調(diào)不同職能間的聯(lián)系和互動。

同一時期，Kline和 Rosenberg提出的鏈環(huán)回路模型（Chain-linked Model），Von Hippel提出的“領(lǐng)先用戶創(chuàng)新”概念進人入理論研究視野，進入20世紀(jì)90年代，Rothwell 認(rèn)為第五代創(chuàng)新范式即“系統(tǒng)集成與信息化范式”興起，當(dāng)時社會供求關(guān)系變化提速、市場競爭更加激烈，一些領(lǐng)先的企業(yè)運用信息技術(shù)實現(xiàn)更加整合、更加緊密的企業(yè)間縱向和橫向聯(lián)系。隨著創(chuàng)新過程發(fā)生變化，創(chuàng)新的組織方式也在實踐中不斷調(diào)整。進人21世紀(jì)，諸多研究進展和理論邏輯都可以較好整合至上述范式演進脈絡(luò)中。綜上所述，以往科技創(chuàng)新范式主要循著科技供給推進和市場需求牽引兩條軌跡及其交互關(guān)系這個主線演進，有效映射出彼時科技創(chuàng)新范式的時代特點。

現(xiàn)在，數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展和海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)廣泛滲透到社會經(jīng)濟、科學(xué)技術(shù)等各個領(lǐng)域，其對創(chuàng)新范式的影響得到學(xué)術(shù)界的關(guān)注和討論。圖靈獎得主、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的鼻祖Gray認(rèn)為，“數(shù)據(jù)密集型”的科學(xué)范式已經(jīng)成為數(shù)字時代科學(xué)研究的主要范式。特別是在人工智能這類復(fù)雜信息系統(tǒng)領(lǐng)域，創(chuàng)新范式向以“信息生態(tài)演化方法論”和“全局模擬方法”為標(biāo)志的信息學(xué)科范式變遷。

雖然不同學(xué)者探索研究的角度不同、具體內(nèi)容多樣，但理論的推理和對實際問題的觀察均表明，隨著數(shù)字技術(shù)的深入發(fā)展，創(chuàng)新范式已經(jīng)發(fā)生重要變化。以往創(chuàng)新范式與科學(xué)研究范式并不交叉，創(chuàng)新范式主要沿襲創(chuàng)新鏈條上各方關(guān)系這條主線，科研范式主要體現(xiàn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的普遍手段，進人數(shù)字時代，兩個范式有相當(dāng)程度的交叉融合，“數(shù)據(jù)密集型”范式不僅能夠刻畫科學(xué)研究范式，也能刻畫創(chuàng)新過程的特征。本文將從數(shù)字時代帶來的新變化出發(fā)，引入新的思路和分析框架，探討這些變化帶來的創(chuàng)新范式的深刻變革。

一、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系及其對創(chuàng)新范式的影響

當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)引起創(chuàng)新范式諸多重要變化，這種變化并非原來創(chuàng)新范式內(nèi)部因素和結(jié)構(gòu)的調(diào)整，而是“數(shù)據(jù)”這個新要素和數(shù)據(jù)復(fù)雜交互形成的“數(shù)據(jù)關(guān)系”這些新變量加入所引發(fā)的創(chuàng)新要素、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新過程和創(chuàng)新組織的深刻變革。

在數(shù)字時代之前，信息在科技創(chuàng)新中的舉足輕重作用廣泛被學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和著作提及。信息論奠基人Shannon認(rèn)為，信息是對不確定性的消除?？刂普搫?chuàng)始人Wiener提出，世界由物質(zhì)、能量和信息三大要素構(gòu)成，信息是事物運動的一種外在表現(xiàn)和狀態(tài)，代表熵的減少。這兩個觀點對理解信息的本質(zhì)和價值具有奠基性的重要意義，也成為學(xué)者們從信息角度研究科技創(chuàng)新的出發(fā)點。Nonaka從知識管理的角度指出，企業(yè)創(chuàng)新是一種知識創(chuàng)造，信息的流動能夠增加、重組和改變隱性知識和顯性知識之間的相互轉(zhuǎn)化，從而產(chǎn)生新知識。也有學(xué)者認(rèn)為，創(chuàng)新是利用現(xiàn)有信息產(chǎn)生新信息的過程，創(chuàng)新主體通過對反映自然現(xiàn)象與規(guī)律的信息進行識別、加工和開發(fā)，產(chǎn)生特定的知識信息和社會信息。這些經(jīng)典論述都強調(diào)了信息對科技創(chuàng)新的重要性。

進入數(shù)字時代，知識、智力、創(chuàng)意、資本等創(chuàng)新元素依然重要，而“數(shù)據(jù)”不僅成為科研活動的重要要素，并正從底層改變創(chuàng)新要素構(gòu)成。對創(chuàng)新本身而言，數(shù)據(jù)的重要性取決于數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)關(guān)系兩個維度，這里對數(shù)據(jù)關(guān)系的重要性作以專門說明。雖然大數(shù)據(jù)通常被理解為數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)集合，但從本質(zhì)上看，物質(zhì)世界的諸多奧秘都可以從數(shù)據(jù)之間關(guān)系的維度來理解。算法的本質(zhì)就是在尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，深度學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間存在的各種關(guān)聯(lián)。例如，Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)特別擅長捕捉長序列的上下文關(guān)系（Long-Range Dependency），其核心是一種被稱為自注意力（Self-Attention）的機制，使模型能夠在一段序列中識別各個元素與其他元素的相關(guān)程度，從而在語言情境下識別一句話中所有詞匯之間的相關(guān)性。AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的本質(zhì)，是尋求氨基酸之間的相互關(guān)系。它的成功表明，只要是可以表示為序列的數(shù)據(jù)，不管是文字、語音、圖像，還是蛋白質(zhì)序列，都可以使用 Transformer捕捉上下文關(guān)系。

因此，大規(guī)模數(shù)據(jù)的意義在于可以通過算法找出更多的數(shù)據(jù)關(guān)系。從宏觀角度看，數(shù)據(jù)在本質(zhì)上體現(xiàn)為一種關(guān)系性。尋求相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系的定量分析，就是為了探求數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。同時，數(shù)據(jù)具有可以無限次復(fù)用和融合的性質(zhì)，數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生交互、融合和分享的過程，就是數(shù)據(jù)關(guān)系的形成過程。同一組數(shù)據(jù)，分享愈多、交互和融合愈多，就會產(chǎn)生疊加和倍增效應(yīng)，創(chuàng)造的價值也就愈大。為此，本文圍繞數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)系的相關(guān)特性，抽取四個重要維度，即數(shù)據(jù)生成、傳遞和獲取，數(shù)據(jù)交互能力，數(shù)據(jù)共享能力以及數(shù)據(jù)數(shù)量、深度和廣度，由此建構(gòu)數(shù)字時代的創(chuàng)新范式演進框架，探析數(shù)字時代科技創(chuàng)新的內(nèi)在邏輯和客觀規(guī)律。

討論創(chuàng)新范式演進可以有不同的邏輯，本文希望探求有跨代包容性的分析框架，用大致相同的一組維度來標(biāo)識不同時代的創(chuàng)新范式。從這個角度看，“數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)關(guān)系”視角不僅能有效映射當(dāng)下科學(xué)、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)三者之間的關(guān)系，還為理解創(chuàng)新范式的演進提供了邏輯一致的新維度。

這一視角下的創(chuàng)新范式演進可以大致描述為：較早時期，由于信息數(shù)量稀缺、信息傳遞不暢與信息交互的地理局限，科學(xué)、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展不能相互知曉，科學(xué)側(cè)重理論研究，技術(shù)側(cè)重應(yīng)用研究，創(chuàng)新活動主要局限在企業(yè)內(nèi)部，對外部資源利用有限，創(chuàng)新組織形態(tài)是邊界封閉型。

20世紀(jì)中期以來，個人計算機等信息傳遞技術(shù)的發(fā)展和載體的豐富（如學(xué)術(shù)期刊），使科學(xué)技術(shù)化和技術(shù)科學(xué)化趨勢日益明顯，科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度開始形成并不斷加強，不同組織之間直接和間接的信息交互增多，不過此時合作往往限于一個具體產(chǎn)品鏈條產(chǎn)生的利益共同體，創(chuàng)新組織形態(tài)是閉環(huán)合作型。

進入21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)快速發(fā)展，原始信息伴隨科學(xué)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)活動同步產(chǎn)生，信息數(shù)量、廣度和深度極大提升，信息共享和交互能力極大增強，科學(xué)與技術(shù)融合成為趨勢，科學(xué)研究更多直接導(dǎo)向應(yīng)用，實驗室與生產(chǎn)線連接在一起，企業(yè)創(chuàng)新資源連接和跨界重組聚合能力隨之拓展，邊界開放型創(chuàng)新形態(tài)應(yīng)運而生（見圖1）。

（一）數(shù)據(jù)生成、傳遞和獲取

創(chuàng)新某種程度上是利用現(xiàn)有信息產(chǎn)生新信息的過程，信息生成、傳遞和獲取速度是創(chuàng)新的決定因素之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，信息傳遞速度越來越快，傳遞距離越來越遠(yuǎn)，傳遞方向也由單向傳遞發(fā)展到雙向和多向傳遞，科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的互動更加密切。有研究表明，在2012-2016年間，自然指數(shù)期刊中85%的企業(yè)出版物是與學(xué)術(shù)科學(xué)家共同撰寫的，這些聯(lián)合出版物引用率高于平均水平。企業(yè)研究人員獲得進入公共科學(xué)和學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)利，同時科學(xué)研究在產(chǎn)業(yè)界激發(fā)了許多新的項目想法和根本性創(chuàng)新。另一項以2007-2016年490 家中國上市公司為樣本的研究顯示，信息傳遞和獲取對于創(chuàng)新有重要影響。

數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用使數(shù)據(jù)成為信息的重要形態(tài)，其生成、傳遞和獲取更加便利。原始數(shù)據(jù)伴隨科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)生活行為同步產(chǎn)生并以數(shù)字化形態(tài)表達(dá)，無需專門生成、傳遞和獲取。例如，消費平臺上消費者的行為數(shù)據(jù)自動產(chǎn)生且時時更新；產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上的人、機、物都在持續(xù)生成數(shù)據(jù)并被上傳到平臺；無人駕駛汽車上裝載了各種數(shù)據(jù)獲取、生成和傳輸?shù)能浻布?，實時采集和傳輸“人一車一路”數(shù)據(jù)到無人駕駛云平臺，平臺各參與方（芯片制造企業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、人工智能企業(yè)、激光雷達(dá)企業(yè)等）依賴車輛提供的數(shù)據(jù)實現(xiàn)技術(shù)共創(chuàng)。數(shù)字技術(shù)在提升數(shù)據(jù)傳遞速度的同時，還突破了數(shù)據(jù)鏈接限制，讓技術(shù)創(chuàng)新直接觸達(dá)分布全球的百萬甚至千萬潛在使用者，推動了技術(shù)的快速反饋和迭代。隨著生成式人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展，AI逐漸發(fā)展為重要的信息生成主體，憑借不斷迭代的算法以及由強大算力生成的合成數(shù)據(jù)，不僅能夠拓展訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，而且能和真實世界數(shù)據(jù)配合使用提高模型安全性、可靠性和合規(guī)性。例如，AI文生視頻模型Sora就采用了大量由游戲引擎生成的合成數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。

（二）數(shù)據(jù)交互能力

創(chuàng)新是一個交互過程，需要不同組織、不同環(huán)節(jié)之間的信息交互。具有異質(zhì)性能力的個體和組織間進行多維信息交互，能夠提高交流效率和協(xié)同解決問題的能力，也讓彼此融合多元外界知識和經(jīng)驗，促進新知識的創(chuàng)造。數(shù)據(jù)交互形成的多元“數(shù)據(jù)關(guān)系”成為組織內(nèi)部或跨越組織邊界協(xié)作創(chuàng)新的內(nèi)核，不僅帶來知識、技能和資源的互動，而且?guī)砘跀?shù)據(jù)關(guān)系的“組織關(guān)系”的不斷建構(gòu)與演進。

數(shù)字時代，人與人、人與物、物與物之間呈現(xiàn)出高聯(lián)通和多鏈接狀態(tài)。人與人之間可以經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)互聯(lián)，各類在線社交網(wǎng)絡(luò)、在線工作群組成為重要的交互和協(xié)作媒介；物與物之間通過各類數(shù)據(jù)傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時反饋和交互。德國“工業(yè)4.0”又被稱為“信息物理融合系統(tǒng)”（Cyber-Physical System，CPS），其底層邏輯就是機器對機器（M2M）通信的融合，即終端設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸與交互；人與物之間的交互呈現(xiàn)虛擬化，虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality）、增強現(xiàn)實（Augmented Reality）和混合現(xiàn)實（Mixed Reality）技術(shù)的發(fā)展，使人機交互更加沉浸式和智能化。近些年，智能化交互技術(shù)取得快速發(fā)展。HoloLens2混合現(xiàn)實技術(shù)被應(yīng)用于各類外科手術(shù)，醫(yī)生在手術(shù)過程中可以對身體部位的3D全息影像進行360度轉(zhuǎn)動和觀察，實現(xiàn)操作的精準(zhǔn)定位。

場景下的數(shù)據(jù)交互有特殊重要性。數(shù)據(jù)交互不再是簡單的輸人輸出，而是數(shù)據(jù)一場景、人一場景、人一數(shù)據(jù)之間的全景立體式交互。例如，海爾搭建了創(chuàng)新平臺HOPE，全球的用戶、設(shè)計師、生產(chǎn)企業(yè)、研發(fā)人員可以在平臺上零距離雙向交互，實現(xiàn)創(chuàng)新資源的直接匹配。新冠疫情期間，有用戶在HOPE上提出洗衣機的衣物消毒需求，并全流程參與方案設(shè)計與交互，在確定微蒸汽方案后，模塊商、材料商、軟件商等加入創(chuàng)新鏈，工廠按需實現(xiàn)大規(guī)模定制，生產(chǎn)過程全流程可視，產(chǎn)品上市后即實現(xiàn)熱銷。算法交互是數(shù)字時代一種獨特且重要的數(shù)據(jù)交互方式。算法作為數(shù)字技術(shù)的核心，是關(guān)于解決問題的一系列清晰指令，也是對數(shù)據(jù)進行處理的策略機制。以開源軟件開發(fā)為例，在跨時間和跨空間的分布式環(huán)境下，開源工作通過并行開發(fā)和模塊化實現(xiàn)。隨著算法復(fù)雜度的增加，軟件開發(fā)過程中可能產(chǎn)生代碼沖突、算法缺陷、安全缺陷等問題，需要依靠算法一算法、人一算法之間的交互進行溝通和協(xié)調(diào)，保障軟件開發(fā)順利推進。

此外，大模型的發(fā)展帶來全新的人機交互關(guān)系，以往的人機交互需要具備編程能力或?qū)I(yè)知識的人員完成，而現(xiàn)在普通用戶與機器能夠進行個性化雙向互動信息覓食，個體在人機對話過程中不斷精確自己的數(shù)據(jù)需求，大模型不斷深化對用戶需求的理解，提供更加個性化的數(shù)據(jù)反饋。腦機接口技術(shù)則進一步將外部機器符號系統(tǒng)深度嵌入人類認(rèn)知系統(tǒng)，某種程度上實現(xiàn)了人機信息交互系統(tǒng)的融合。

（三）數(shù)據(jù)共享能力

某種意義上，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)據(jù)共享交互作用下的涌現(xiàn)現(xiàn)象。數(shù)據(jù)交互是數(shù)據(jù)共享的一種特殊形態(tài)，但數(shù)據(jù)共享是更普遍的表現(xiàn)。在數(shù)據(jù)共享匯聚過程中，一方面，共享面擴大激發(fā)出更多數(shù)據(jù)；另一方面，具有不同認(rèn)知、情感、行為的個體或群體產(chǎn)生難以預(yù)測的數(shù)據(jù)處理機制，使得數(shù)據(jù)涌現(xiàn)出前所未有的價值，激發(fā)創(chuàng)新靈感和創(chuàng)造行為。數(shù)字時代，特別是公共數(shù)據(jù)開放共享對于創(chuàng)新意義重大，其廣泛可及性與包容性降低了創(chuàng)新門檻，賦能更多主體進入創(chuàng)新者群體；其豐富性和多樣性既提供了知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，又讓創(chuàng)新者全面洞察市場需求，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機會。

數(shù)字時代，“創(chuàng)新公地”成為數(shù)據(jù)共享、資源共享、創(chuàng)新共享的一種新的形態(tài)，大量普通民眾成為創(chuàng)新主體。利用全球聯(lián)網(wǎng)的計算機共同搜尋地外文明的科學(xué)實驗計劃SETI@home，其中心平臺設(shè)立在伯克利空間科學(xué)實驗室，全球有意貢獻(xiàn)算力的志愿者可以通過一個共享的免費程序，分析從射電望遠(yuǎn)鏡傳來的數(shù)據(jù)。SmartPatients則是一個以健康為主題的創(chuàng)新公地，患者在此平臺上可以共享醫(yī)療知識，了解最先進的科學(xué)治療方案，并結(jié)合自身實際尋找合適的康復(fù)方案。

數(shù)據(jù)共享可以讓更多創(chuàng)新主體使用數(shù)據(jù)進行協(xié)同創(chuàng)新。以自動駕駛技術(shù)為例，涉及激光雷達(dá)、高精定位、云計算等多種硬件與軟件技術(shù)，任何一項技術(shù)的缺失或整合不力都會影響創(chuàng)新的步伐。2017年，自動駕駛開放平臺 Apollo以開源形式對外開放其積累的開放環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、車載操作系統(tǒng)等AI算法，為參與方提供測試平臺，成為創(chuàng)新的試驗場和承載地。各合作方共享場景測試數(shù)據(jù)，如高速路貨運場景數(shù)據(jù)、園區(qū)無人駕駛巴士場景數(shù)據(jù)、封閉廠區(qū)固定運輸路線運輸數(shù)據(jù)等，加快無人駕駛相關(guān)技術(shù)的升級優(yōu)化。以ChatGPT為代表的大模型，對數(shù)據(jù)共享的要求成為關(guān)鍵。大模型訓(xùn)練和迭代需要的數(shù)據(jù)量高達(dá)到幾百GB甚至TB的級別，只有共享全社會產(chǎn)生的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新才能得以推進。大模型的發(fā)展促進了數(shù)據(jù)共享，有利于彌合知識差距，賦予創(chuàng)新者所需的專業(yè)知識，同時以更直觀和易交互的特點，吸引更多人參與到數(shù)據(jù)生成、共享和使用中。

（四）數(shù)據(jù)數(shù)量、深度和廣度

知識本質(zhì)上是對信息的理解和應(yīng)用，信息數(shù)量越多意味著能夠獲得更多知識積累，形成更多新的理念或解決方案。信息的廣度可以消除認(rèn)知偏誤，應(yīng)對創(chuàng)新風(fēng)險帶來的不確定性，提升創(chuàng)新成功可能性。信息的深度可以理解為信息“質(zhì)”的部分，直接影響信息蘊含的隱性價值。人類學(xué)家Geertz將哲學(xué)家Ryle“厚”與“薄”的哲學(xué)思想進行擴展后引入人類學(xué)研究之中，指出“深描”不僅包括事實的描述，還包括對描述的進一步詮釋，具有特定細(xì)節(jié)、概念結(jié)構(gòu)和豐富含義。深度信息某種程度上可以認(rèn)為是“深描”信息，

數(shù)字時代，數(shù)據(jù)數(shù)量和廣度構(gòu)造了數(shù)據(jù)價值的重要基礎(chǔ)。據(jù) Statista統(tǒng)計，2020年全球數(shù)據(jù)生產(chǎn)量達(dá)47ZB（1ZB等于1萬億GB），預(yù)計到2035年，數(shù)據(jù)量將增長45倍，擴展至2142ZB。移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)使數(shù)據(jù)來源更加廣泛、數(shù)據(jù)類型更加多樣，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供更全面的數(shù)據(jù)支撐。以往氣象學(xué)主要依賴局部的氣象站點觀測數(shù)據(jù)，隨著衛(wèi)星和氣象傳感技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家能夠收集更廣泛的大氣層數(shù)據(jù)、海溫數(shù)據(jù)、云覆蓋數(shù)據(jù)等，運用計算機更準(zhǔn)確模擬地球氣候系統(tǒng)。值得一提的是，海量數(shù)據(jù)有助于實現(xiàn)物理世界和數(shù)字世界的融合，催生出車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、遠(yuǎn)程醫(yī)療等日益豐富的數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用場景。在健康醫(yī)療領(lǐng)域，除傳統(tǒng)的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、影像診斷數(shù)據(jù)外，可穿戴設(shè)備采集的日常心率、步數(shù)、睡眠質(zhì)量數(shù)據(jù)，移動互聯(lián)網(wǎng)收集的社交媒體數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的生存環(huán)境數(shù)據(jù)等，提供了“生理一心理一社會”的健康全局視圖，促進了醫(yī)學(xué)知識發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)廣度和深度支撐著新的工具方法和思維方式，賦予我們通過數(shù)據(jù)洞察和理解世界的能力。關(guān)聯(lián)分析、知識圖譜等數(shù)據(jù)挖掘方法可以挖掘數(shù)據(jù)間的更多關(guān)聯(lián)模式，輔助知識發(fā)現(xiàn)。例如，以藥理文本相似性為依據(jù)進行醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)疾病治療藥物；計算模型（基于相關(guān)系數(shù)、方差分析、正態(tài)分布等統(tǒng)計方法）可以擴展數(shù)據(jù)審視維度，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的更多特征、規(guī)律與趨勢，谷歌利用搜索數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測流感疫情就是經(jīng)典案例；深度學(xué)習(xí)等技術(shù)突破數(shù)據(jù)處理約束和局部搜索路徑，展現(xiàn)和人腦類似的觀察和推演能力，2021年 DeepMind團隊讓 AI與數(shù)學(xué)家進行合作，在拓?fù)鋵W(xué)和表象理論方面證明了兩個數(shù)學(xué)新猜想；感知技術(shù)（如腦電、眼動技術(shù)等〉可以數(shù)據(jù)化表達(dá)視覺、聽覺、觸覺等感官信息，揭示深層次的人類藝術(shù)審美、情感認(rèn)知過程。

數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新是一種新的創(chuàng)新范式，目前尚缺乏有共識的理論體系或分析框架?！皬?fù)雜性科學(xué)”是一個關(guān)聯(lián)度相對較高、可以啟發(fā)理解這個新范式的重要概念?！皬?fù)雜性科學(xué)”發(fā)源于20世紀(jì)中期，科研人員發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的研究方法無法解釋許多復(fù)雜現(xiàn)象，特別是那些包含海量相互作用個休、非線性、不處于同一個“科學(xué)范疇”內(nèi)的復(fù)雜自然現(xiàn)象和經(jīng)濟社會現(xiàn)象。隨后，作為復(fù)雜性科學(xué)理論深化的一個重要維度，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論更注重網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分布、節(jié)點聚焦系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)無標(biāo)度等特性。例如，大尺度生態(tài)系統(tǒng)和氣候系統(tǒng)中多種因素及其相互作用、大腦功能及運行、生命體系的復(fù)雜交互、城市增長的復(fù)雜過程、社交網(wǎng)絡(luò)中的多重關(guān)系、金融風(fēng)險生成和控制等。然而，“復(fù)雜性科學(xué)”雖能正確觀察到現(xiàn)象，并提出問題，但半個多世紀(jì)以來并沒有得到長足發(fā)展，也沒有形成較多重大標(biāo)志性成果。這是由于缺乏解決復(fù)雜問題的科學(xué)工具和手段，如缺乏建模并進行計算的足夠信息和計算能力，難以應(yīng)對復(fù)雜性非常高的組合爆炸問題。

數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新，使人類不僅能觀察到復(fù)雜科學(xué)問題，而且能夠解決復(fù)雜科學(xué)問題。一是解決已知復(fù)雜問題。以海量數(shù)據(jù)和超級計算能力，延展人類知識生產(chǎn)視野，揭示以往人們已知方向卻難以及時證實的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，極大提高科研效率。如 AlphaFold2精確預(yù)測超過100萬個物種的2.14億個蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。二是揭示未知復(fù)雜關(guān)系。在生物、制藥、物理等諸多領(lǐng)域，海量數(shù)據(jù)和高效計算能力可以在不依靠假設(shè)的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，重塑知識發(fā)現(xiàn)過程。中美合作的深度勢能團隊基于機器學(xué)習(xí)和大規(guī)模并行方法，將分子動力學(xué)模擬規(guī)模拓展到1億個原子，效率提升1000倍以上。三是實時校正科研方向。面向非確定性、計算復(fù)雜性高的問題，科研人員可以將數(shù)據(jù)驅(qū)動和理論模型驅(qū)動方法相結(jié)合，更好地提出科學(xué)假設(shè)，優(yōu)化實驗設(shè)計，開展大規(guī)模并行模擬實驗，實現(xiàn)過程性微調(diào)而無需失敗后調(diào)整，加速科研探索的迭代演進。谷歌的GNoME通過強化學(xué)習(xí)模型和高通量第一性原理計算，尋找到38萬個熱力學(xué)穩(wěn)定的晶體材料，極大提升了新材料按需研發(fā)速度。四是洞察顆?；瘓鼍安①x能。數(shù)字技術(shù)的廣泛深度應(yīng)用快速提升了“現(xiàn)實世界像素”，數(shù)據(jù)對于場景刻畫的顆粒度更加細(xì)微、覆蓋面更加廣闊，有助于為更精確的場景洞察賦能。個性化信息推送服務(wù)利用智能技術(shù)對大規(guī)模、細(xì)粒度的用戶數(shù)據(jù)（瀏覽歷史、點擊記錄、購買行為、地點等）進行分析，實現(xiàn)場景化的信息投放；數(shù)字醫(yī)療中，AI技術(shù)通過對遺傳信息、生物標(biāo)志物、生活習(xí)慣、社會環(huán)境等多維度的復(fù)雜顆粒數(shù)據(jù)分析，為不同患者群體提供個性化的治療方案。

創(chuàng)新范式本質(zhì)上是一個經(jīng)濟學(xué)問題，當(dāng)代經(jīng)濟學(xué)的一個重要研究類型是實證研究，即以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)推斷變量之間的因果關(guān)系。與創(chuàng)新相關(guān)的經(jīng)濟金融活動是一個動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)，但受限于數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量、因果關(guān)系可解釋性要求和計算能力等因素影響，過往創(chuàng)新相關(guān)實證研究的數(shù)據(jù)量較小，并且采用確認(rèn)因果關(guān)系或某種因素影響程度的處理方法如主因素法、雙重差分、斷點回歸等。然而，創(chuàng)新過程是科學(xué)、技術(shù)、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和制度的動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)，小樣本數(shù)據(jù)量和少數(shù)測量維度難以真實描述創(chuàng)新的本質(zhì)，在大尺度一般規(guī)律和微尺度具體創(chuàng)新場景處理上都顯得“數(shù)不從心”。進入數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新時代，數(shù)據(jù)規(guī)模和實時性、數(shù)據(jù)深度和廣度、數(shù)據(jù)交互和數(shù)據(jù)共享能力等有極大提升，算法和算力也極大改進，有可能揭示高度復(fù)雜的創(chuàng)新關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，更好地理解創(chuàng)新范式的一般規(guī)律。近些年來，我國經(jīng)濟政策特別強調(diào)解決“信心和預(yù)期”問題，這涉及心理、意識、情緒等因素的感知和互動關(guān)系判斷。在以往經(jīng)濟社會問題研究中，上述因素是一類重要但難以定量研究的問題，創(chuàng)新的本質(zhì)是一種長期風(fēng)險投資，預(yù)期和心理等因素的影響更加明顯。如今，對多模態(tài)數(shù)據(jù)特別是文本數(shù)據(jù)的處理能力，提供了許多與創(chuàng)新投資相關(guān)的情緒和預(yù)期等實時信息，支持對數(shù)字時代創(chuàng)新范式進行更接近“真實過程”的分析研究。

二、數(shù)字時代科技創(chuàng)新的幾個顯著特征

當(dāng)前，科技創(chuàng)新進人新的時期，一個顯著特征是數(shù)據(jù)數(shù)量和關(guān)系重新定義創(chuàng)新鏈條上各方的交互方式和地位作用，各種創(chuàng)新力量的地位作用重新分化組合。

（一）創(chuàng)新源泉：數(shù)據(jù)洞察能力與理論邏輯能力交互耦合的雙驅(qū)型創(chuàng)新

因果關(guān)系作為演繹法和歸納法的基礎(chǔ)假設(shè)，是理論邏輯推理的重要機制。數(shù)學(xué)理論模型作為一種抽象思維工具，特別適用于對變量進行形式邏輯處理，識別和揭示變量之間的因果關(guān)系，成為物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科的重要研究進路。但受限于理論認(rèn)知邊界、模型結(jié)構(gòu)形式、計算復(fù)雜性等因素，過往數(shù)學(xué)理論模型能夠處理的數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)維度少、數(shù)據(jù)關(guān)系相對簡單。進入數(shù)字時代，宏觀社會運行和微觀主體活動都以數(shù)字化形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)關(guān)系的復(fù)雜性急劇增加，變量之間更易表現(xiàn)出非線性、時變性和非平穩(wěn)性特征，以因果律為基礎(chǔ)的理論模型方法在刻畫和理解復(fù)雜現(xiàn)象的結(jié)構(gòu)特性、交互關(guān)系以及演化行為等方面遇到前所未有的挑戰(zhàn)。

相對于因果邏輯分析，數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究更加強調(diào)對各要素復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的探求。從廣義角度看，大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)的是一個無限蔓延的分布，具有深層因果關(guān)系意蘊：因果關(guān)系是對因素相互作用方向、過程及其效應(yīng)之間的描述；相關(guān)關(guān)系則是因果派生關(guān)系的描述。這一具有極強滲透力、洞察力的創(chuàng)新方式在以往小數(shù)據(jù)無法解決的問題領(lǐng)域顯示出極強能力一尤其在未知復(fù)雜關(guān)系洞察方面取得顯著成績，甚至在更高層次推進了復(fù)雜因果概念的整體刻畫，賦予創(chuàng)新嶄新的動能。2020年，DeepMind提出的AlphaFold2在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的準(zhǔn)確性已經(jīng)能與冷凍電子顯微鏡等實驗技術(shù)媲美。微軟和美國太平洋西北國家實驗室合作，利用大數(shù)據(jù)分析和高性能計算，從3200萬種無機材料中篩選出一種全固態(tài)電解質(zhì)材料，完成從預(yù)測到實驗的閉環(huán)。近幾年，大型數(shù)字企業(yè)憑借數(shù)據(jù)洞察力占據(jù)前沿科技新創(chuàng)企業(yè)投資的半壁江山。

從創(chuàng)新源泉角度看，超過60年的人工智能發(fā)展歷史可大致以2010年為界分為兩個階段。2010年以前，人工智能的前沿研究成果主要由理論邏輯能力驅(qū)動，而在此后，數(shù)據(jù)洞察能力成為人工智能創(chuàng)新發(fā)展的核心推動力。在1956年“達(dá)特茅斯會議”為人工智能奠定理論基礎(chǔ)并引發(fā)短暫繁榮后，人工智能發(fā)展的第一個低谷出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代中后期，當(dāng)時的算力和理論根本不足以實現(xiàn)那些“不切實際”的期望，人們開始探索新的理論模型和框架。1980年，卡耐基梅隆大學(xué)開發(fā)出名為XCON的專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)依據(jù)知識庫推演出的邏輯規(guī)則解決特定領(lǐng)域問題，成為人工智能研究走向?qū)嶋H應(yīng)用的重要進展。此后，Pearl提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，模擬人類關(guān)于不確定性因果關(guān)系的推理過程，能夠?qū)Χ嘣葱畔⑦M行表達(dá)與融合。然而，早期人工智能理論模型在產(chǎn)業(yè)化方面遇到了巨大困難，一個重要的原因是面臨人類知識機器表征及復(fù)雜關(guān)系搜索局限。

20世紀(jì)末，互聯(lián)網(wǎng)為人工智能發(fā)展構(gòu)建了更好的基礎(chǔ)，研究重心從基于知識系統(tǒng)轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)方向，也帶來了人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)驅(qū)動范式。2006年，多倫多大學(xué)的Hinton和Salakhutdinov提出深度學(xué)習(xí)概念，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模仿人腦神經(jīng)元之間的連接和信息傳遞方式，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和復(fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí)。2010年后，數(shù)據(jù)、算力等資源的可獲性大幅加強，對于海量數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)系的洞察力極大提升，才有了以ChatGPT為代表的大模型爆發(fā)。2020年，OpenAI 推出大模型GPT-3，參數(shù)量達(dá)1750億，訓(xùn)練語料庫達(dá)45TB。2023年3月發(fā)布的GPT-4參數(shù)量達(dá)1.8萬億，帶動模型語義理解能力和抽象學(xué)習(xí)能力的躍遷式發(fā)展。與此同時，算力需求激增、模型架構(gòu)和參數(shù)量提升帶來的邊際收益逐漸減少，高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)交互能力成為提升模型性能的關(guān)鍵之一。從GPT-3到 ChatGPT，最重要的進展是在訓(xùn)練方式上采用來自人類反饋的強化學(xué)習(xí)方案（RLHF），通過多階段交互學(xué)習(xí)，大幅提高模型參數(shù)效率（壓縮上百倍），將模型與人類偏好進行對齊，并在交互中提升模型的知識利用和復(fù)雜關(guān)系推理能力。

新一代人工智能的發(fā)展，在更深層展示了理論邏輯能力和數(shù)據(jù)洞察能力是一個迭代累進過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等理論模型的發(fā)展帶來多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的極大提升，數(shù)據(jù)驅(qū)動力的增強使得大模型出現(xiàn)“智能涌現(xiàn)”，衍生出通用人工智能的部分能力。然而，人工智能基礎(chǔ)大模型逐漸面臨復(fù)雜度急劇攀升、算力需求激增、摩爾定律逐步失效等“瓶頸”，并不足以支撐從感知人工智能到認(rèn)知人工智能的跨越，包括數(shù)學(xué)、物理、心理學(xué)、腦科學(xué)在內(nèi)的理論研究對人工智能發(fā)展非常關(guān)鍵。在可預(yù)測的未來，數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合的雙輪驅(qū)動依然重要，但每個階段前期理論積累帶來的突破點不同，當(dāng)前正是需要加快利用數(shù)據(jù)帶來創(chuàng)新突破的關(guān)鍵時期。

（二）創(chuàng)新主體：規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則（Scaling Law）與大平臺創(chuàng)新優(yōu)勢

規(guī)模報酬（Returns to Scale）是經(jīng)濟學(xué)的一個基礎(chǔ)概念，指在其他條件不變的情況下，企業(yè)內(nèi)部各種生產(chǎn)要素按相同比例變化時所帶來的產(chǎn)出變化。以往實體產(chǎn)品為主的時期，企業(yè)達(dá)到一定規(guī)模后，規(guī)模報酬呈現(xiàn)出報酬遞減的規(guī)律，即隨著生產(chǎn)規(guī)模加大，產(chǎn)出增長比例低于投入增長比例。進人網(wǎng)絡(luò)時代，軟件和各種數(shù)字產(chǎn)品呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞增的特點，產(chǎn)出增加比例大于投入增加比例。這是網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)字產(chǎn)品可以復(fù)制復(fù)用的特性帶來的，更多銷售并無需更多產(chǎn)出。

海量數(shù)據(jù)和AI時代，規(guī)模報酬出現(xiàn)了本質(zhì)變化。規(guī)模報酬遞增的特點由“邊際增量”改變?yōu)椤靶履芰τ楷F(xiàn)”。為了描述分析這種新類型的收益遞增，本文借用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要概念一Scaling Law（即規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則），這個概念描述了模型性能與模型規(guī)模（如參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模和計算資源）之間的關(guān)系。其基本原理是，隨著模型規(guī)模的增加，模型的性能也會提高。這一發(fā)現(xiàn)激勵著研究者投入更多資源構(gòu)建更大規(guī)模的模型，以期獲得更好的性能響應(yīng)。研究者對這個規(guī)則的未來適用邊界有不同看法，但對其在當(dāng)前階段的適用性大都贊同。從現(xiàn)實情況來看，頭部企業(yè)擁有數(shù)據(jù)和算力方面的優(yōu)勢，當(dāng)規(guī)模越過一個閾值后，就會涌現(xiàn)出后來者無法企及的全新能力，包括深度泛在的感知能力、對多元變量關(guān)系的洞察能力、對高度復(fù)雜問題的預(yù)測能力等，為企業(yè)帶來強大市場競爭力。

從創(chuàng)新角度看，由于存在規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則，先行大企業(yè)在創(chuàng)新鏈條中的地位大幅提升，位勢不斷增強。大型數(shù)字平臺連接上億消費者和百萬級、千萬級生產(chǎn)者，實時生產(chǎn)和匯聚海量數(shù)據(jù)，在強大的算力和算法支持下，具備自動提取經(jīng)驗數(shù)據(jù)特征和規(guī)律并進行推理決策的能力，能夠準(zhǔn)確感知并捕捉創(chuàng)新資源維度和交易資源維度下的市場需求及變化趨勢。同時，研發(fā)結(jié)果可以直接應(yīng)用于海量用戶，用戶使用反饋也能快速傳遞給研發(fā)團隊，持續(xù)的數(shù)據(jù)交互使研發(fā)方向能夠根據(jù)環(huán)境變化進行靈活調(diào)整，更好優(yōu)化相關(guān)服務(wù)。大型平臺的優(yōu)勢還來自數(shù)據(jù)交互形成研發(fā)簇群，平臺大場景運作、跨產(chǎn)業(yè)運營、多領(lǐng)域并進，能夠匯聚各創(chuàng)新主體之間的場景化數(shù)據(jù)，并基于大規(guī)模的算法能力打造創(chuàng)新知識生態(tài)，增強具象場域中研發(fā)成果和終端產(chǎn)品的良性交互，極大促進創(chuàng)新。百度的Apollo對外開源核心軟件架構(gòu)與算法，形成包含芯片、傳感器、人工智能、設(shè)備制造、教育、平臺服務(wù)等的自動駕駛創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，形成覆蓋大場景的技術(shù)體系。平臺這種依托數(shù)據(jù)、算力和算法的合成優(yōu)勢，必然成為數(shù)智應(yīng)用技術(shù)主要的創(chuàng)新者和使用者。

平臺的上述創(chuàng)新優(yōu)勢對高端人才和投資者形成強吸引力，因而成為數(shù)字前沿技術(shù)和基礎(chǔ)研究的重要創(chuàng)新力量。2020年，圖靈獎授予皮克斯動畫工作室聯(lián)合創(chuàng)始人Hanrahan 和 Catmull，以表彰他們對3D計算機圖形學(xué)的貢獻(xiàn)。其中，Hanrahan是一位基礎(chǔ)科學(xué)家，在擔(dān)任計算機教授期間創(chuàng)辦企業(yè)，顯示出數(shù)字時代基礎(chǔ)研究成果與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間的無隙對接。在自動駕駛、渲染引擎、虛擬現(xiàn)實等前沿技術(shù)領(lǐng)域，從國內(nèi)發(fā)明專利看，數(shù)字平臺已經(jīng)是我國數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的核心力量，平均占比超80%。再以自然語言處理這種基礎(chǔ)研究領(lǐng)域為例，2020-2021年我國專利排名前五的均為大型企業(yè)。2015年騰訊成立智能計算與搜索實驗室，主要面向機器學(xué)習(xí)、視覺技術(shù)、語音、自然語言處理四大方向前沿技術(shù)?？傊?strong>依托強大的數(shù)據(jù)、算力、算法和人才優(yōu)勢，走在領(lǐng)域前沿的大型數(shù)字企業(yè)積極探索“從0到1”的原始創(chuàng)新，已經(jīng)展現(xiàn)出強大的基礎(chǔ)研究能力。上述種種優(yōu)勢和能力使得產(chǎn)業(yè)界大型平臺成為數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的主力軍。2018年之后，產(chǎn)業(yè)界主導(dǎo)AI大模型創(chuàng)新，和學(xué)術(shù)界、非營利組織以及各類聯(lián)合研究差距逐步拉大。2022年，44個重要的機器學(xué)習(xí)模型都誕生在產(chǎn)業(yè)界，學(xué)術(shù)界僅有13個，2023年延續(xù)了這個差距。中國的大模型同樣主要出自大型數(shù)字企業(yè)，如百度的文心一言、阿里的通義千問、華為的盤古3.0等。

（三）創(chuàng)新組織：數(shù)據(jù)能力與邊界開放型創(chuàng)新組織形態(tài)

隨著數(shù)據(jù)成為重要創(chuàng)新要素，任何一個創(chuàng)新組織鏈接數(shù)據(jù)愈多、更新愈快、交互愈強，其創(chuàng)新能力就愈強。因此，能夠最大程度獲得數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)深度和廣度、增強數(shù)據(jù)交互和共享的開放式產(chǎn)業(yè)組織成為重要的創(chuàng)新組織形態(tài)。

在數(shù)字時代之前，開源開放已經(jīng)成為重要的創(chuàng)新模式。開源技術(shù)源于軟件，指源代碼向社會大眾開放的軟件技術(shù)。在開源運動的早期，如Unix項目時代，開發(fā)團體相對集中于技術(shù)精英。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，開源社區(qū)不僅能夠獲得海量數(shù)據(jù)、軟件資源以及透明高效的項目開發(fā)軌跡，而且能夠?qū)崿F(xiàn)開發(fā)數(shù)據(jù)的實時交互和場景反饋。同時，開源代碼公開、規(guī)則公開、過程公開以及公平公正的交互共享社區(qū)等特性，加速了分布式協(xié)作創(chuàng)新模式的構(gòu)建，實現(xiàn)了世界范圍內(nèi)智慧資源的并行和接力式開發(fā)，促進了社會共創(chuàng)共享文化的繁榮。全球97%的軟件開發(fā)者和99%的企業(yè)使用開源軟件，全球70%以上的新立項軟件項目采用開源模式。雖然目前的人工智能大模型的領(lǐng)先者還是采用閉源模式，如微軟的 Turing-NLG、OpenAI的GPT-4等，但由于大模型的訓(xùn)練和調(diào)整需要極其巨大的數(shù)據(jù)、算力和算法的投入以及海量場景的支撐，后繼者很可能采用開源模式與之競爭。

開放科學(xué)以“自由、開放、合作、共享”為理念，以海量數(shù)據(jù)匯聚和處理為手段，推動大規(guī)模科學(xué)項目研究。數(shù)據(jù)生成、傳遞和交互方式的不斷演進，使開放科學(xué)逐漸成為創(chuàng)新范式變革的一類趨向性目標(biāo)。在天文學(xué)、高能物理、生命科學(xué)、空間科學(xué)等領(lǐng)域，國際大科學(xué)項目成為推動重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主流模式，各國或國際組織均致力于大科學(xué)數(shù)據(jù)的開放共享，并將各國科學(xué)家聯(lián)合起來開展分布式協(xié)作研究。例如，平方公里陣列射電望遠(yuǎn)鏡（SKA）項目，接收面積達(dá)1平方公里，比當(dāng)前同類設(shè)備靈敏度提高100倍，搜尋速度提高1萬倍，共有來自20多個國家的約100個組織成員。

數(shù)字時代，數(shù)據(jù)匯聚和交互能力成為驅(qū)動創(chuàng)新的重要引擎，任何主體具備的數(shù)據(jù)資源、專業(yè)知識都可能成為創(chuàng)新起點，也可能鏈接到創(chuàng)新鏈條中，與其他主體的數(shù)據(jù)交互還可能帶來新增的知識或發(fā)展，因而邊界開放對于創(chuàng)新的意義比以往任何時期都重要。以平臺企業(yè)為代表的開放型創(chuàng)新組織能夠廣泛連接其他眾多創(chuàng)新主體，構(gòu)建以其為網(wǎng)絡(luò)樞紐的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。從數(shù)據(jù)角度看，開放型組織能夠獲取多樣化的互，補數(shù)據(jù)資源，包括市場需求數(shù)據(jù)、技術(shù)開發(fā)數(shù)據(jù)、行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)等，提升創(chuàng)新能力。例如，海爾卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺（COSMOPlat）旨在打造多邊交互共享開放平臺，支撐產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈廣泛鏈接協(xié)同聯(lián)動，讓頭部企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新引領(lǐng)作用的同時，中小企業(yè)可以獲得更多關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和技術(shù)資源進行融通創(chuàng)新。從主體角度看，開放型組織可以廣泛連接用戶、供應(yīng)商、技術(shù)服務(wù)商等，提供了創(chuàng)新匯聚的樞紐，雙邊或多邊主體利用開放相互加持，通過數(shù)據(jù)交互提出創(chuàng)新性方案，激發(fā)組織創(chuàng)新活力，形成多元主體驅(qū)動的創(chuàng)新模式。例如，小米發(fā)布的四足仿生機器人Cyberdog2開放了圖形化編程界面，給開發(fā)者提供豐富的接口和資源，在增強自定義能力的同時，極大降低編程技術(shù)門檻，實現(xiàn)更加豐富的交互功能，加快產(chǎn)品創(chuàng)新迭代。未來可能會有多種形態(tài)的開放組織出現(xiàn)，但有競爭力的組織形態(tài)必然與其數(shù)據(jù)匯聚和交互能力匹配。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新不僅能夠揭示海量數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，洞察顆?；瘓鼍安①x能，而且能夠推進和深化理論機制的多樣化探索路徑，甚至帶來新能力的動態(tài)涌現(xiàn)?？梢灶A(yù)期，這種新型創(chuàng)新范式將成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)最重要的范式和路徑。

（四）創(chuàng)新倫理：普遍參與、負(fù)責(zé)任創(chuàng)新與維護競爭的公共價值

數(shù)字時代的創(chuàng)新范式演進已經(jīng)對政治、經(jīng)濟、文化等領(lǐng)域產(chǎn)生全面影響。區(qū)別于以往傳統(tǒng)技術(shù)革新帶來的倫理問題，數(shù)字時代的科技倫理生發(fā)于創(chuàng)新過程本身，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系成為科技發(fā)展方向的重要引導(dǎo)，以介人社會基礎(chǔ)運行的方式徹底重塑人的主體性與獨特性，導(dǎo)致自然秩序和社會關(guān)系的多元改變，進而對人類社會的整體結(jié)構(gòu)與運行、社會交往與互動等傳統(tǒng)秩序帶來沖擊。在數(shù)字時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的社會發(fā)展趨向、數(shù)字平臺成為新型社會基礎(chǔ)設(shè)施帶來的變革，以及創(chuàng)新效率提升中的壟斷等都成為新的難題與挑戰(zhàn)，理解和應(yīng)對這些挑戰(zhàn)是促使創(chuàng)新方向符合人類生存發(fā)展和社會團結(jié)進步訴求的基本要義。

1.科技發(fā)展方向：公眾知情與參與的重要性

數(shù)字時代，科技進步在經(jīng)濟社會中的角色發(fā)生顯著轉(zhuǎn)變，關(guān)注焦點從解決已知問題轉(zhuǎn)向探索未知領(lǐng)域，特別是科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用正試圖改變?nèi)祟惖摹白匀粻顟B(tài)”和“社會狀態(tài)”：深度改變生理結(jié)構(gòu)、認(rèn)知能力和繁衍方式，重塑信息傳播、權(quán)力結(jié)構(gòu)、自主化運行帶來的滅絕性風(fēng)險等。因此，當(dāng)下科技創(chuàng)新產(chǎn)生的一些影響一旦發(fā)生則不可逆轉(zhuǎn)，這就使得傳統(tǒng)的社會適應(yīng)機制一一試錯并糾正一一變得不再適用。為避免少數(shù)專業(yè)修養(yǎng)深厚但全局知識和責(zé)任感不足的科技專家倉促作出影響長遠(yuǎn)的科研決策，公民對相關(guān)科技發(fā)展趨向應(yīng)具有平等的知情權(quán)和發(fā)言權(quán)，開源開放的創(chuàng)新特征也正與這一挑戰(zhàn)形成呼應(yīng)。“普遍參與”是開源開放的顯著特點，數(shù)據(jù)開放不僅能增強公民對科技發(fā)展的感知和共情，也內(nèi)在包含了算法透明度與可解釋性的要求。數(shù)據(jù)利用主體應(yīng)在實踐中更加注重透明性，將算法目的、數(shù)據(jù)來源、處理和分析方法、決策影響等盡可能地讓更多受眾知情，進一步消解技術(shù)門檻所帶來的社會信任困境。與民眾重要權(quán)益相關(guān)的數(shù)據(jù)，應(yīng)秉持以開放為原則的價值理念，最大限度保障公眾利益和社會福利。目前，在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域以及公共衛(wèi)生領(lǐng)域，數(shù)據(jù)開源、組織開放已成為普遍的創(chuàng)新范式。新冠疫情期間，各國科學(xué)家能夠在共建共享的病毒數(shù)據(jù)平臺上就基因序列數(shù)據(jù)講行充分交流。2022年11月，分別來自南非和博茨瓦納的科學(xué)家在同一天內(nèi)將存在變異情況的基因測序數(shù)據(jù)上傳至GISAID數(shù)據(jù)庫中，引起科學(xué)界的迅速關(guān)注。從發(fā)現(xiàn)序列異常到世界衛(wèi)生組織將這一變異宜告為第五個關(guān)注變體即“奧密克戎”（Omicron）用時不到3天。在這類國際公共衛(wèi)生緊急事件中，數(shù)據(jù)開放共享事關(guān)全人類福祉?？傊?strong>在數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的科技創(chuàng)新范式中，透明公開是首要的倫理遵循，以保障科技發(fā)展促進人類文明進步與福祉增加。

2.負(fù)責(zé)任創(chuàng)新：數(shù)據(jù)、算法黑箱與風(fēng)險治理

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)作為核心驅(qū)動力，持續(xù)不斷地為算法模型提供支撐。然而，由于數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜度高，算法決策往往具有內(nèi)部機制不透明的“黑箱”特點，且隨著數(shù)據(jù)交互能力與共享能力不斷提升，給用戶和社會帶來未知風(fēng)險的概率也越大。近些年來，創(chuàng)新范式越來越強調(diào)“負(fù)責(zé)任”的維度以應(yīng)對這些風(fēng)險，國內(nèi)外提出的諸多新興科技治理理念，如“建構(gòu)性技術(shù)評估”“實時性技術(shù)評估”“預(yù)期性治理”“敏捷治理”等，更多標(biāo)志著倫理維度的深度嵌入?！柏?fù)責(zé)任研究與創(chuàng)新”（Responsible Research and Innovation）的理念更是將倫理考量直接納入創(chuàng)新過程本身，確保科技進步不僅僅追求經(jīng)濟效益，更重要的是要在尊重人類價值觀、社會規(guī)范和環(huán)境保護的前提下開展創(chuàng)新，旨在預(yù)見和解決科技發(fā)展可能帶來的風(fēng)險和負(fù)面影響，促進科技與社會和諧共生，使科技成果公平公正地提升全人類福祉。

在新一輪生成式AI爆發(fā)的浪潮中，大模型的加速迭代與能力擴張更是對“價值對齊”產(chǎn)生了巨大的挑戰(zhàn)，“負(fù)責(zé)任”的大模型應(yīng)用與實踐愈發(fā)前置和突出，大模型的倫理風(fēng)險成為模型本身進一步演化升級首要回答的問題?！稌r代周刊》將“原則型AI”評為2023年三大AI創(chuàng)新之一，此項AI系統(tǒng)不再依賴人類反饋進行回溯評估，而是在設(shè)計、研發(fā)、部署、應(yīng)用等整個AI生命周期中，始終具有一套完整的價值觀念發(fā)揮引領(lǐng)作用。國內(nèi)領(lǐng)先的大模型企業(yè)智譜AI也在利用一種自身生成否定詞的新型對齊方法指導(dǎo)模型升級。由3位圖靈獎獲得者領(lǐng)銜，25位專家學(xué)者于2024年共同在《科學(xué)》雜志上撰文呼吁，各方行動者都應(yīng)以負(fù)責(zé)任的態(tài)度和行為推進新的技術(shù)路線與治理措施。

3.制約大企業(yè)壟斷：為開源開放賦予新的倫理價值

數(shù)字時代的創(chuàng)新范式演進更多依賴數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系交互共享產(chǎn)生的正向循環(huán)，也因此更容易導(dǎo)致壟斷的產(chǎn)生。當(dāng)前的壟斷形式正在從傳統(tǒng)的價格壟斷轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_壟斷，大型平臺企業(yè)通過提供免費服務(wù)的方式掌握數(shù)據(jù)流量，規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟效應(yīng)十分顯著，規(guī)模效應(yīng)遞增的特點也由“邊際”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百|(zhì)變”甚至“涌現(xiàn)”，有可能導(dǎo)致市場結(jié)構(gòu)和競爭關(guān)系的根本改變。同時，市場內(nèi)生的制約因素也在不斷涌現(xiàn)，開源開放這類創(chuàng)新組織有可能削弱先行者的市場支配地位。在過往操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，微軟于1983年開發(fā)的Windows系統(tǒng)（閉源）曾于2009年占據(jù)93.79%的市場份額，同時期來自谷歌的安卓系統(tǒng)（開源）只占2%。而到了2017年，安卓系統(tǒng)以38.97%的市場份額首次超越Windows系統(tǒng)37.07%的市場份額，成為全球第一大操作系統(tǒng)。在數(shù)字時代，由于對數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景的巨大需求，開源開放有可能成為非頭部企業(yè)發(fā)展的內(nèi)在訴求。但由于先行者的優(yōu)勢更加突出，需要加大對開源開放的鼓勵和引導(dǎo)，使之成為企業(yè)社會責(zé)任的標(biāo)識和追求，成為社會認(rèn)同的創(chuàng)新文化，以約束頭部大型平臺企業(yè)的壟斷風(fēng)險，提升創(chuàng)新效率，促進創(chuàng)新收益的公平分享。

小結(jié)

與以往的創(chuàng)新范式相比，數(shù)字時代的創(chuàng)新在創(chuàng)新源泉、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新組織和創(chuàng)新倫理各個層面都發(fā)生顯著變化并相互作用，通過源泉激發(fā)、主體重塑和組織再造，構(gòu)成數(shù)字時代創(chuàng)新范式的新特征。數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合，開辟了新的創(chuàng)新源泉，而且是高能量、多形態(tài)和短路徑的創(chuàng)新之源。大型平臺既是生發(fā)數(shù)據(jù)的源泉，更是匯聚多重能力的主體，在規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則的加持下地位顯赫，在相當(dāng)程度上決定著整個社會的創(chuàng)新進程。開放型創(chuàng)新組織有利于匯聚異質(zhì)性、多樣化的數(shù)據(jù)和各種資源，成為重要性日益提升的主流創(chuàng)新組織形態(tài)。上述特征在提升創(chuàng)新效率的同時生發(fā)出新的科技倫理問題，負(fù)責(zé)任的創(chuàng)新理念必須全鏈全域嵌入創(chuàng)新過程，對大平臺的監(jiān)管尤其重要，確保創(chuàng)新方向有益于人類福祉和社會進步。

圖2是對創(chuàng)新范式和創(chuàng)新組織演進特點的概要總結(jié)。工業(yè)化以來創(chuàng)新范式的演進大體分為工業(yè)時代、信息時代和數(shù)字時代三個階段，同時可以從數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)系的角度回顧各個階段的主要特點。

第一階段是技術(shù)供需關(guān)系定義的創(chuàng)新范式。工業(yè)時代，科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新信息的分享主要依靠學(xué)術(shù)期刊、科技會議、同行評議、產(chǎn)品博覽會、大學(xué)和科研機構(gòu)成果轉(zhuǎn)化等渠道，信息傳播速度和效率較低，科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)三者表現(xiàn)為分離狀態(tài)，創(chuàng)新往往是某個研發(fā)機構(gòu)或企業(yè)的孤立行為，創(chuàng)新組織形態(tài)以封閉為主。

第二階段是信息交互關(guān)系定義的創(chuàng)新范式。信息時代，創(chuàng)新不再是科學(xué)發(fā)現(xiàn)到產(chǎn)業(yè)化的線性過程，而是一個由研發(fā)和市場多向交互的復(fù)雜非線性過程。信息日益密集和分享渠道愈加豐富帶來科學(xué)、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)三者的快速交互和實時反饋，產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和創(chuàng)新鏈互動增強，創(chuàng)新主體能夠更快速識別創(chuàng)新機會和更高效配置創(chuàng)新資源，閉環(huán)合作成為主要創(chuàng)新組織形態(tài)。

第三階段是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新范式。數(shù)字時代，多元化創(chuàng)新主體能夠?qū)崿F(xiàn)任意數(shù)據(jù)節(jié)點間交互、復(fù)雜關(guān)系挖掘以及顆?；瘓鼍岸床欤瑯O大提高創(chuàng)新效率。數(shù)據(jù)、算力和算法成為數(shù)字創(chuàng)新的核心要素，數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合成為創(chuàng)新的關(guān)鍵源泉，大型數(shù)字企業(yè)成為創(chuàng)新匯聚的樞紐，在創(chuàng)新鏈條中的地位顯著加強，“科技創(chuàng)新十產(chǎn)業(yè)發(fā)展十應(yīng)用場景”呈現(xiàn)一體化發(fā)展趨勢，邊界開放日益成為提升創(chuàng)新能力的主流組織形態(tài)之一。

隨著數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系全量、全程、全域嵌入科技創(chuàng)新活動，推動形成數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動的創(chuàng)新范式，本文的研究結(jié)論有著清晰的實踐指引和政策導(dǎo)向。

一是以往只有國家能夠在產(chǎn)學(xué)研主體間建立協(xié)調(diào)關(guān)系，現(xiàn)在大型科技平臺以數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)系形成長鏈條、寬領(lǐng)域的創(chuàng)新生態(tài)圈，進而在科技資源配置中發(fā)揮重要作用。

二是高校和研究機構(gòu)要更加專注于原始創(chuàng)新和基礎(chǔ)理論構(gòu)建，在新的創(chuàng)新范式中發(fā)揮不可替代的重要作用。

三是隨著開源開放成為數(shù)據(jù)交互支撐的創(chuàng)新組織形態(tài)，提升數(shù)據(jù)匯聚能力意義重大，我國當(dāng)前在可供AI訓(xùn)練使用的公開數(shù)據(jù)方面存在短板，需要盡快開放更多公共數(shù)據(jù)，這有利于發(fā)揮我國制度優(yōu)勢，是政府可以“有為”的重要創(chuàng)新條件。

四是數(shù)字時代科技倫理問題的影響更加泛在而重要，需要將其內(nèi)置于新的創(chuàng)新范式之中，在全鏈條中高度關(guān)注，而并非僅在成果應(yīng)用環(huán)節(jié)加強“治理”。未來，期待有更多研究者從不同層面和更廣視角開展更為系統(tǒng)的分析，更加深入理解和把握數(shù)字時代的科技創(chuàng)新形態(tài)及其演進規(guī)律，更好地為推動我國創(chuàng)新發(fā)展實踐提供堅實理論支撐。

來源：數(shù)據(jù)要素社