走向价值：人工智能时代高质量数据付费的需求和路径

“十五五”数据资源利用与发展系列讲解2
走向价值：人工智能时代高质量数据付费的需求和路径
“十五五”规划提出完善数据要素基础体系，构建开放、共享、安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用。国家数据局多次呼吁全社会加大对数据领域的投入，鼓励“为数据付费”的市场心态。这一建议不仅是市场化数据要素配置的高层指引，也是打破数据价值转换瓶颈、构建健康数据要素市场的重要一步。许多专家对营销和道路逻辑进行了详细的解释。开发和利用数据资源的实用技巧。
当前，我国数字经济已进入快速发展的新阶段数据作为新的生产要素，已成为经济社会高质量发展的核心动力。构建完整的数据要素市场体系的核心问题之一是建立合理的数据定价机制和有效的激励机制。
在国家层面，为此目的提供了明确的制度指导。 《关于建设数据基础设施体系更好发挥数据要素作用的意见》（《数据第20条》）明确指出，要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，特别强调“按照价值贡献参与分配”。同时，《关于全面实施“人工智能+”行动的意见》进一步强调了高质量数据对情报发展的关键支撑作用。随着人工智能的发展范式转变从“以模型为中心”到“以数据为中心”，数据质量成为决定AI系统能力上限的关键变量。但当前高质量数据供给仍面临定价机制不完善、市场激励不足等现实挑战。因此，积极推动“为优质数据付费”是破解数据要素市场化配置瓶颈的迫切需要。这既是激活数据潜力、支撑人工智能产业创新发展的迫切需要，也是重要战略举措。
建立数据付费机制的必要性
当前数据元市场发展的主要障碍是缺乏能够准确识别并返还数据价值的支付机制。这不仅仅是定价问题，更是导致市场失灵、扼杀创新、危及健康发展的体制性困境。不属于人工智能行业。
首先，要扰乱市场机制，切断优质数据的流动。市场面临的根本问题是“双向价值不确定性”和价格失灵。数据提供者无法预测它将如何被重用以及将创造多少价值，而消费者则无法在交易前验证数据的质量及其对 model.elo 的精确贡献。这种严重的信息不对称导致高价值数据持有者因担心得不到公平回报或面临泄露风险而选择“惜售”，导致差异化、高价值数据资源有效供给不足。由此，“柠檬市场”效应开始显现。也就是说，低质量数据挤压了高质量数据的生存空间，不仅抑制了市场上高成本、高价值的数据产品的有效需求和合理价格，最终也导致了低效率。数据元素的分配。
二是缺乏供给侧激励，缺乏高质量的数据“能力”。由于缺乏支付机制，缺乏在市场上产生高质量数据的有效激励。例如，创建专业数据集（医学、科学研究、工业等）取决于专业知识和昂贵的注释。但相关企业缺乏继续投资的积极性，因为难以量化其对市场的贡献并提供相称的回报。因此，支撑工业深度智能的高质量专业数据集严重缺乏，成为限制深度人工智能发展的瓶颈。
三是需求方被迫让步，损害产业模式和基础。在高质量数据稀缺且定价不合理的背景下，人工智能研发将不得不依赖大量免费但不合理的数据。嘈杂的开源网络数据。这类数据往往包含很多错误和偏差，不仅用于训练模型效率低下，而且会导致“模型自噬失败”，导致模型输出出现事实错误，性能不佳。如果这种情况持续太久，行业很容易陷入用低质量数据训练低能耗模型的循环，这将限制技术进步和可靠应用。此外，缺乏支付机制不利于培育基于深度数据处理和可靠协作的创新商业模式，限制了数据生态系统的活力和多样性。
建立科学数据付费机制是建立数据要素可持续市场的基础。不仅保护了数据提供者的合法权益，明确了权益归属，而且通过建立规范、规范的数据保护机制，稳定了市场预期。透明的价值实现通道，促进数据高效合规流通，从而彻底释放数据要素的价值，有效推动数字经济的发展。
出路之一：建立有保障、技术机制的数据支付体系。
克服上述局面的关键是打造技术驱动、制度保障的数据支付体系。应以“通过技术和机制的量化价值保障分配”为核心，从技术路线、制度建设、实践借鉴三个层面进行系统推进。
首先，技术路径从“模糊定价”走向“精准量化”。解决数据价格问题，首先要实现经验判断目标向基于前沿技术的客观贡献衡量的根本转变。传统的定价方法难以适应价值数据（尤其是人工智能训练数据）固有的不确定性、场景依赖性和事后验证。
为了克服这种情况，必须开发和集成两项关键技术。一是基于贡献识别的价值量化技术。这其中的核心就是合作。目标是通过利用博弈论等技术计算特定数据的平均边际贡献来建模绩效改进，为收入公平分配提供客观的定量基础。二是大规模应用的智能分类系统。它可以自动对大量数据进行质量分析和价值预测，进行“算法优化数据录入”，从源头上提高数据质量和训练效率。
二是打造以基础设施为载体，引入数据速率和激励的体系。该技术路线解决的是“价值如何量化”的问题。要将这一客观基础转化为有效激励，必须有机融入新的数据基础设施和系统设计中。
我国目前推动的基础设施作为可信数据空间，必须进一步完善，成为基于保证数据安全合规分发的“总价值中心”。这需要将基于贡献的收入分配和数据评估模块深度集成到基础设施中。这使得数据价值识别和收益结算在分配过程中同时完成，从而系统地解决了交易中的信息不对称和信任问题。
本次更新的核心是创建基于基础设施的“数据计费”系统。这一制度必须考虑成本的合理补偿和利益的公平分配。在成本方面，可以利用数据资产图等技术，建立透明、可靠的成本聚合机制。机制。在收益方面，必须严格遵循“贡献决定回报”的原则，根据具体应用场景客观评估的贡献，自动计算和分配准确的收益，生成可被各方验证的可靠发票，形成良性循环，有利于持续提供高质量的数据。
此外，国际上对数据联动和支付机制的开创性探索，将为我国构建自己的系统提供有价值的实践参考，明确相关技术路径和机制设计的必要性和可行性。
加入我们，构建一个新的格局，最大限度地发挥您的数据价值
建立科学的优质数据付费机制，是对数字经济未来发展和人工智能产业健康成长的战略性长期投资。打造公平高效的数据定价和评估体系是解决“柠檬市场”效应和“双向价值不确定性”问题的根本出路。
基于贡献的定价和收益分享机制为落实“二十个数据点”精神提供了技术解决方案、明确且可操作的方式。将价值评估能力系统融入新的数据基础设施，建立可追踪成本、可量化贡献、公平分配利益的“数据发票”体系，可以有效促进高质量数据的持续供给和高效配置，为全面实施“人工智能+”行动打下坚实的数据库。
希望社会各界继续凝聚共识，把对数据资源的战略投入作为对关键技术研发的投入，共同推动基于数据的定价和收入分配体系的建设和实施。关于贡献评价。这样，我们就能充分释放数据要素的潜力，将其真正变成发展新生产力、驱动经济社会高质量发展的动力，共同迈向数据价值充分分配、数字经济蓬勃发展的新时代。 （作者为清华大学中央互信技术研究院副执行院长）
（人民日报记者 徐维娜 摄）
[相关阅读]
1：建立优质数据分发和支付机制，促进优质数据价值释放
（编辑：郭思邈、张飞兰）
关注我们的公众号：人民网财经
分享出去让更多人看到。