數(shù)智早參｜國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏：培育全國一體化數(shù)據(jù)市場；谷歌發(fā)布天氣預測AI模型

每經(jīng)記者 李少婷    每經(jīng)編輯 梁梟    

丨 2024年7月24日 星期三 丨

NO.1 國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏：培育全國一體化數(shù)據(jù)市場

據(jù)證券時報報道，在國新辦7月22日舉行的“推動高質(zhì)量發(fā)展”系列主題新聞發(fā)布會上，國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏表示，國家數(shù)據(jù)局將以數(shù)據(jù)要素市場化配置改革為主線，培育全國一體化數(shù)據(jù)市場；加快構建適應數(shù)據(jù)要素特征、符合市場規(guī)律、契合發(fā)展需要的基礎制度。國家數(shù)據(jù)局將落實黨的二十屆三中全會關于數(shù)據(jù)基礎制度建設的任務部署，按照成熟一項、發(fā)布一項的原則，推動數(shù)據(jù)產(chǎn)權、收益分配、安全治理等政策出臺。

點評：數(shù)據(jù)作為一種重要的戰(zhàn)略資源，其有效利用和管理將直接影響到國家的經(jīng)濟發(fā)展和創(chuàng)新能力。培育全國一體化數(shù)據(jù)市場，有助于提升我國在全球數(shù)字經(jīng)濟中的競爭力。通過數(shù)據(jù)要素的市場化配置，可以促進新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，推動經(jīng)濟結構的優(yōu)化升級，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

NO.2 四川網(wǎng)警依法查處10起AI造謠典型案例

據(jù)四川網(wǎng)警微信公眾號7月23日發(fā)文，四川網(wǎng)警嚴厲整治涉AI類網(wǎng)絡謠言，公布10起AI造謠典型案例，包括：利用AI軟件編造“山體滑坡致8人遇難”網(wǎng)絡謠言；利用AI軟件編造“喜德縣地震”網(wǎng)絡謠言；利用AI軟件編造“巴中警民對峙”網(wǎng)絡謠言；利用AI軟件編造“九旬老人遭兒女遺棄”網(wǎng)絡謠言；利用AI軟件編造“4月大女嬰被遺棄”網(wǎng)絡謠言等。

點評：人工智能技術的快速發(fā)展確實為社會帶來了許多便利和創(chuàng)新，但同時也帶來了一些挑戰(zhàn)，其中之一就是利用AI技術進行虛假信息的生成和傳播。這種現(xiàn)象不僅損害了公眾的利益，也對社會秩序和網(wǎng)絡環(huán)境造成了負面影響。

NO.3 谷歌發(fā)布天氣預測AI模型

據(jù)中新網(wǎng)7月23日報道，國際著名學術期刊《自然》最新在線發(fā)表一篇環(huán)境研究論文稱，研究人員研發(fā)出一個機器學習模型能進行準確的天氣預測和氣候模擬。這一機器學習模型被命名為NeuralGCM，它能超越部分現(xiàn)有天氣和氣候預測模型，且有望比傳統(tǒng)模型節(jié)省大量算力。

據(jù)報道，這個模型結合了機器學習和物理方法，能進行中短期天氣預報以及幾十年的氣候模擬。該模型對1～15天預報的準確率能媲美歐洲中期天氣預報中心ECMWF（最好的傳統(tǒng)物理天氣模型之一）的預測結果；對于最多提前10天的預報，NeuralGCM的準確率與現(xiàn)有機器學習技術不相上下，有時甚至更好。

點評：NeuralGCM模型是一個在天氣和氣候預測領域具有重大意義的創(chuàng)新，它不僅提高了預測的速度和準確性，還為未來氣候科學的發(fā)展提供了新的方向和工具。盡管NeuralGCM展現(xiàn)出巨大潛力，但要完全取代傳統(tǒng)模型還需時日。人工智能模型的“黑箱”性質(zhì)和對歷史數(shù)據(jù)的依賴可能會在預測由氣候變化引起的前所未有的現(xiàn)象時遇到困難。