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数据资产管理还要高度重视规范、安全,严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程,特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的,应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注,企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用,数据资产化才能可持续推进。

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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。

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    增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体,宏观经济变量之间关系具有复杂性,单一经济政策作用存在局限性,各项经济政策必须协调配合,才能有效实现宏观经济目标。然而,一方面,在具体实施过程中,宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦,这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”,就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上,统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系,确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系,协同推进宏观政策目标的达成。

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