数字化转型网（Professionalism Achieves Leadership 专业造就领导者）人工智能专题
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中国人工智能产业已迈入“深水区”，特别是近年来在应用层突飞猛进，但其底层技术、人才储备、数据流通及法治建设等领域仍存在不少短板。
其一，在基础层技术方面存在欠缺。我国长期存在用进口芯片训练国产算法的现状，折射出基础层技术的不足。国产芯片性能与国际顶尖产品存在较大差距，中国在人工智能基础理论领域的原创性贡献亦需提升，当前技术应用主要是在学习他国的基础上进行创新整合的结果。后发国家技术追赶面临应用创新陷阱——应用层繁荣掩盖了基础层的薄弱。在过度的实用主义氛围下，中国人工智能基础研究投入相对较低，这种失衡导致技术生态中人工智能专利的基础算法类占比少，应用类占比较高，影响人工智能领域持续创新能力。强应用、弱基础的倒挂现象使得产业发展缺乏牢固的地基。要改变这种局面，中国需要进一步鼓励高校与科研机构深化人工智能基础理论研究，以应对人工智能人才断层现象。
其二，数据流动不畅影响价值发挥。虽然中国每天都在生成海量数据，但数据流通不畅的问题影响了大数据在人工智能产业中应有价值的发挥。比如，一些政府部门存在数据孤岛，政务数据开放率有限；金融、医疗甚至法律等专业领域的数据受限于隐私保护或商业秘密等原因，开放和利用率低。隐私计算技术成熟度不足，制约数据交易场景。此外，数据要素市场化面临数据产权界定成本与交易摩擦并存问题。要激活数据要素价值，需创新“数据联邦”模式，建立政务数据“负面清单”开放机制，未来可鼓励发展诸如区块链存证+联邦学习技术等，实现“数据可用不可见”。近年来北京与长三角等地区建设数据产权登记中心与交易中心。不过，当前数据产权登记试点面临登记体系多样、登记客体模糊、法律效力不足等问题，数据登记相关规范存在重复与冲突。重叠设置登记机关增加财政支出，降低行政效率。制度重复与冲突加大重复登记的可能，增加企业成本。。数字化转型网www.szhzxw.cn
其三，技术变革时代相关法律存在滞后。人工智能技术变革日新月异，就像一辆飞驶的汽车，却面临还停留在马车时代的交通规则。人工智能引发事故责任的主观过错认定和责任分配存在难题。如自动驾驶汽车引发的交通事故，是汽车所有人、汽车生产商还是算法公司担责，现有法律尚无明确规定，法理上亦存在较大争议。现有个人信息保护法面对人工智能设备“偷数据”行为缺乏刚性约束及相应法律条文。金融机构用人工智能审批贷款或核定保险产品，系统可能暗藏地域偏见与性别歧视。现行法律对这类问题，很可能找不到处罚的事实依据。此外，现行法律对数字人的身份认定及责任分担亦存在空白。这些涉及人工智能的法律滞后可能引发诸多风险。出于立法的天然滞后性，飞速发展的人工智能领域可能出现越来越多的法律空白，甚至有可能造成社会失序。数字化转型网www.szhzxw.cn
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