过程|谢丹夏：从数据到知识是一个“漂白凝练”的过程方式|杂质|知识|要素|谢丹夏

中新经纬3月11日电 (薛宇飞)近日，由清华大学社会科学学院经济学研究所主办的“人工智能时代数据生态治理研究课题成果发布研讨会”在北京举行。清华大学社科学院经济所副教授谢丹夏在研讨会上称，数据是有“杂质”的，需要将数据中“不纯”的、对消费者不利东西剔除，也就是“从数据到知识的漂白凝练”过程。

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【过程|谢丹夏：从数据到知识是一个“漂白凝练”的过程】清华大学社科学院经济所副教授谢丹夏以视频方式参加会议。来源：受访者供图
谢丹夏称，数据要素是数字经济时代的“石油” 。如今，与劳动、土地、资本、知识一道，数据要素成为第五生产要素。要理解数据要素，一是理解数据要素的科学本质，二是数据确权， “如果没有明确数据的权属，会对数据流通、市场交易等产生一个很大的障碍。 ”
他称，在数据确权方面，应该探讨数据与知识产权的可比性，比如，知识产权主要包括专利、版权、商标。数据之所以有价值，很大程度上是因为它能够产生出对我们有用的知识。数据经过处理，参与生产或创新过程，有些可以产生出具有普适性的一般科学知识，有一些则可以生成具有特殊用途的专门或“临时”知识。也就是说，数据可用于产生不同价值水平和等级的知识，从而提供和创造社会经济价值。
谢丹夏接着简要介绍了他首创的“数据创新内生增长理论”的一些要点。数据是有“杂质”的，可能会带来隐私风险等福利损失，因而需要将数据中不利的东西剔除，他称之为“从数据到知识的漂白凝练”过程——也就是数据用于创新并产生可重复使用的“纯净”知识的过程。另外，数据涉及到的隐私内容，也可以通过隐私计算技术等方式进行有效控制。 “我们怎样规避‘杂质’的影响，只交易有价值的部分，这实际上是从一个更为基础、科学的角度去探讨数据要素的本质，也将有助于我们未来立法。 ”(中新经纬APP)
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责任编辑：罗琨
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过程|谢丹夏：从数据到知识是一个“漂白凝练”的过程

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