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科研数据便捷共享为(wèi)新(xīn)科研范(fàn)式提供信(xìn)息(xī)支撑。科研活动每天产生大量的数据,这些数据是(shì)训练人工智能(néng)大模型的基础(chǔ)。在海量科研数(shù)据“投喂(wèi)”下,人工智能可以对这些数据(jù)进行大量计算(suàn),从而产(chǎn)生新(xīn)发现。因此,畅通(tōng)科研数据流通共享的渠道(dào),能够推动国际科技合作(zuò)向更(gèng)加(jiā)包容、高(gāo)效的方(fāng)向发展。在这一方面,国(guó)际(jì)上目(mù)前建设形成(chéng)的一批(pī)高水(shuǐ)平科(kē)学数(shù)据(jù)中(zhōng)心,如美(měi)国的(de)基因银(yín)行(GenBank)、“蛋(dàn)白质结(jié)构数据库”等,已能为人工智能驱动的(de)科学研究提供重要(yào)数据资源。不过,科研(yán)数(shù)据的共享和跨(kuà)境流动也(yě)会带来一(yī)些安全风险。这同样值得关注,需(xū)要(yào)出台相(xiāng)关措(cuò)施,在控制风险的前提(tí)下加强科研数(shù)据(jù)开放(fàng)共享,从而适(shì)应新科研范式对数据(jù)的需求。
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