CCF上海|“数据要素与数据治理”专题学术研讨会暨普陀区数据局“数智策源”专家咨询会

2025年1月2日下午，CCF上海联合上海市计算机学会走进上海普陀区数据局，CCF上海、上海市计算机学会、普陀区数据局、华东师范大学在普陀区城市运行管理中心开展了专题学术研讨会暨专家咨询会，聚焦数据要素的高效应用与科学治理策略。区数据局党组书记、局长张军，区数据局副局长尹欣，党组成员金岚岚，上海市计算机学会理事长周傲英、CCF上海分部主席韩伟力、上海证券交易所研究员徐广斌、北京并行科技CTO郭宇、复旦大学教授牛军钰、复旦大学副教授陈静静、上海海洋大学教授陈明、CCF执委上海电力大学教授温蜜，CCF执委张楚炜，CCF资深会员杨小红等专家出席了会议，各相关单位党员代表共22人参加了本次活动。活动由华东师范大学王晓玲教授主持。

普陀区数据局局长张军发表了致辞，分享了他对数据在现代社会重要性的看法。他认为，数据成为了现今科技变革的又一大重要推动力，对社会进步和发展具有深远影响。张军局长进一步阐述，普陀区数据局正积极挖掘数据应用的潜力，探索数据如何更好地服务于城市规划、公共服务优化及产业升级等多个方面。通过与各行业领先企业的合作，普陀区数据局旨在利用数据驱动提升决策效率，优化资源配置，促进数字经济与实体经济的深度融合。

上海市计算机学会理事长、华东师范大学教授周傲英就数据及其价值的再认识与再实现发表了讲话。他指出，数据作为第五生产要素，正逐步改变我们对世界的认知方式，引领新的社会变革。数据正在引发科学方法的革命，成为科学研究的第四范式。周傲英教授回顾了中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，强调了数据基础制度建设的重要性。他提到，尽管数据要素的特殊性给数据交易带来了诸多挑战，包括数据的权属、属性等问题，但这些都是推动数据立法和研究深入发展的关键所在。他进一步阐述，大数据的十年，是互联网企业有意识地释放价值、推动分享经济的十年。

CCF上海主席、复旦大学韩伟力教授就“基于安全多方计算的数据共享和利用”这一主题进行了深入的探讨和分享。他指出，随着大数据时代的到来，数据资源已成为企业创新发展的核心要素，如何合法合规地获取并利用高质量的数据资源，成为当前众多企业面临的挑战。为了应对数据保护和隐私安全这一挑战，系统安全和软件工程领域的研究人员不断探索新的技术和方法，其中安全多方计算和联邦学习等技术能够在保护数据隐私的前提下，实现数据的充分共享和利用。韩伟力教授详细介绍了复旦大学数据安全与治理实验室在基于安全多方计算的数据流通方面所做的研究工作，为数据安全和隐私保护提供了新的思路和方法。

上海证券交易所信息科技部总监助理徐广斌就资本市场证券市场质量分析及数字化实践进行了分享。在数字化方法实践方面，他介绍了近年来在大数据应用上的探索。通过利用大数据技术，结合场内场外数据、舆情互联网数据和跨市场数据，研发了一系列市场指标，为市场监测提供支持。徐广斌教授所在的证券信息技术研究发展中心（上海），作为行业内的技术共享平台，近年来联合行业机构、金融科技企业及高校科研院所完成了多项课题研究，推动了一系列重要成果的落地应用。同时创办了期刊《交易技术前沿》，作为相关业内人士互相学习和交流的平台。

复旦大学公共绩效与信息化研究中心的牛军钰教授发表了有关“AI视域下的社会治理创新”的观点。她指出，全球已经跨入AI时代，很多国家和地区发布人工智能战略，联合国正推动数字政府，加速数字化转型。牛军钰教授还介绍了“AI+现代税务治理”，介绍了FTA3.0的转型特点及优势，介绍了数字身份成熟度分级，从FTA3.0看智慧税务发展趋势。介绍了全球各国家税务数字化转型经验。

并行科技的郭宇CTO分享了“基于大模型应用运行特征的算力产品选型与性能优化”的相关内容，重点介绍了算力服务的最新进展与优化实践。他首先分析了大模型的应用运行特征，明确了算力需求，强调在GPU、显存、I/O性能等方面的核心指标，通过数据工具Paramon和Paratune实时采集应用运行特征，并以此为基础进行性能诊断和瓶颈分析。并列举了多节点训练和高性能平台的应用实例，如Llama3-70B和GLM-130B模型。他分享了多个性能优化案例，包括1300亿参数模型和GPT2模型的优化实践。通过显存空间分配、I/O性能改进及函数调用优化，显著提升了GPU利用率和计算效率，优化后的GPU利用率。最后，介绍了并行科技在算力服务方面的实践经验，包括构建“算海计划”内蒙古算力基地，支持高校、科研机构和企业用户的多样化需求等。

复旦大学陈静静老师就“促进责任导向的生成式人工智能：进展与挑战”这一前沿议题进行了分享。她指出，生成式人工智能在创造高质量视觉内容方面取得了显著成就的同时，也带来了新的挑战，如模型可能因训练数据而产生性别、种族等方面的偏见，以及生成内容的版权归属问题等。因此，她呼吁应发展负责任的生成式人工智能，确保生成内容的真实性，避免有毒内容的产生，拒绝执行有害指令，不泄露训练数据相关内容，并确保生成内容的可识别性。陈静静教授分享了她们团队在该领域的最新研究成果，她们研发了一种面向开放环境的通用AI生成视觉内容检测框架，以及在不损害模型生成能力的前提下实现违禁概念可靠删除的方法。这些成果为推动健康可靠的视觉生成人工智能提供了有力支持。

最后，活动进入Panel论坛环节。温蜜、何其泽、张楚炜、陈明、杨小红、王晓玲等多位专家，围绕各自专业领域展开交流分享。数据作为关键生产要素，我们要基于安全多方计算的数据共享和利用，引发科学方法革命，未来有望培育出更多信息学领域的优秀人才，推动我国信息技术产业蓬勃发展。