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三是，着力构建数字消费信息安全保障体系。切实落实《个人信息保护法》等网络安全相关政策制度，对大数据环境下的数据信息进行分类分级处理，制定更加有针对性、差异性的数字消费数据安全治理方案，通过数字消费者对不同信息的敏感度和重要性进行反馈，进行最小化的数据收集，对信息数据进行隐私计算、加密技术、访问权限控制和匿名化等脱敏处理，防止数字消费行为信息泄露和滥用，强化对消费者个人数据信息安全保护。
中华医学会肾脏病分会秘书长、华东肾脏病协作委员会副主任委员蒋更如教授接受采访时表示：“对于慢性肾脏病患者而言，最主要的目标是延缓疾病进展，尽可能缓慢地进展到终末期。在这个过程中，慢性肾脏病患者要尽量避免心血管事件的发生，因为终末期的患者很可能由于心血管的并发症而死亡，所以心肾共管对于慢性肾脏病的管理是非常重要的。包括糖尿病、高血压、高血脂在内的‘三高’是导致心血管疾病、肾脏疾病的主要原因，一次要从源头上一起管理，管控好血压、血糖、血脂。”
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。