完善数据跨境传输机制，丰富数据类型。人工智能训练数据的高质量供给，离不开数据跨境传输制度的支撑。不同国家、不同地区的数据资源具有多元化的本地特征，这类数据资源能够优化人工智能算法模型，提升人工智能产品和服务的通用性。近年来，我国数据跨境传输的法律法规相继出台，确立了以“安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证以及特殊机制”为内容的数据跨境传输治理框架。同时，《促进和规范数据跨境流动规定》进一步解绑了基于学术合作、跨国生产制造、市场营销等活动进行数据跨境传输的限制条件。为了更好推动训练数据的跨境流动，需要遵循发展与安全并重的治理逻辑。从长远来看，数据资源本地化不利于人工智能产业的创新发展，也不利于数据要素的市场化配置。数据跨境传输制度的建构是为了实现又好又快的跨境传输数据，在数据资源的“一进一出”中，充分获取全球范围内的高质量训练数据资源。在促进产业发展的同时，还需要确保数据出境安全，积极探索多边、双边数据跨境合作机制，提升我国在数据跨境传输国际规则制定中的话语权，以构建网络空间命运共同体为导向，实现训练数据安全有序流动。
出台数据供给配套政策，畅通数据流动。在财政支持政策方面，不同规模的科技企业获取训练数据的能力并不相同，为了降低人工智能产业的市场门槛，有必要通过设立专项资金、实施税收优惠政策等手段降低中小企业获取高质量训练数据的实际难度。针对在特定领域具有卓越表现的中小企业、科研机构予以专项扶持，特别是涉及先进标注算法、数据整合技术等事项，可以通过专项资金助力企业购置更先进的设备、扩充专业人才队伍。在技术标准体系方面，统一的技术标准是确保训练数据质量、规范数据供给的重要工具。在训练数据采集、标注环节，设置统一的技术标准体系能够有效降低后续数据分析、数据挖掘等环节的研发成本。同时，科学客观的技术标准也能针对科技伦理事项辅助确立更为统一的标注规则。在基础设施平台建设方面，为了缓解各行业、各领域数据流动范围狭窄、流动类型有限等“数据孤岛”现象，需要政府部门推动建设面向训练数据供给的数字基础设施以及公共算法训练平台。通过这些基础设施和公共平台，将涵盖经济、地理、交通等各个领域的数据资源进行汇总，从而有效提高训练数据的总体数量和质量。 |
