■ 谈婕

　　人工智能产业范式正经历从“以模型算法为中心”向“数据协同发展”的深刻跃迁。优质数据既能为大模型筑牢合规可靠的安全底座，也可为算法研发与持续优化注入效能动力。有研究预测，到2028年大语言模型或将耗尽互联网高质量文本数据。把握这一数据机遇期，正成为决定通用与垂直大模型竞争格局的核心变量。

　　尽管如此，高质量数据集兼具高增值、高复用与高效益特征，其显著的正外部性决定了单靠市场机制难以实现充分供给。应对市场自发配置局限，政府应扮演元治理角色，承担起高质量数据集的供给、倡导与规则制定等多重职能。

　　首先，政府是高质量数据集的直接供给者。大量真实行政数据、公共数据仍沉淀于体制内，政府应率先示范，打通数据壁垒、有序促进数据开放；其次，政府是高质量数据建设倡导者。政府既要“以评促建”，为筛选机制注入公共价值，引导社会力量参与，也要建立成本补偿机制，让建设者获得合理收益；最后，政府是数据治理规则的制定者。政府仍需进一步明确数据确权、隐私保护、利益分配等底层规则，推动高质量数据集建设从“盆景”转化为“风景”。

　　元治理并非政府包办一切。高质量数据集建设尚在起步期，不少项目仍停留在概念验证阶段，尚未形成市场造血机制。元治理者为其扶上马、送一程，最终仍应让市场机制发挥决定性作用，使应用场景与数据价值实现良性循环。

　　（作者系浙江大学公共管理学院特聘副研究员）