人工智能赋能数据要素市场化配置改革的逻辑与路径

高质量数据要素是驱动人工智能应用性能跃升的关键。同时，人工智能应用也反向激发数据价值。“十五五”规划纲要将算力、算法、数据统筹作为数智化发展底座，明确健全数据要素基础制度、建设全国一体化数据市场的改革任务，同时部署人工智能赋能安全治理、深化数据资源智能开发利用的具体路径。因此，在重视人工智能技术范式对高质量数据供给的内生需求时，也需要高度重视人工智能对数据要素市场化的重要赋能作用。

当前，在数据要素市场化改革向纵深推进过程中，产权界定成本高企、流通交易效率不足、全链条安全监管承压等问题尚未完全破解，传统治理手段难以适配数据要素动态复用的流通特性。人工智能凭借其精准确权、高效匹配、智能风控的独特技术优势，成为推动数据要素市场化配置改革走深走实的关键赋能力量。人工智能通过推动数据确权方式、流通交易模式与市场治理理念的深刻变革，夯实确权基础、激活流通效率、强化全链条穿透式监管，有效疏通数据要素市场化的堵点，把人工智能的技术红利精准转化为制度改革效能，真正推动数据要素价值充分释放与市场化配置深度发育，为数字中国建设与新质生产力培育提供持久强劲的技术动力。

一、人工智能赋能数据要素市场化配置的理论逻辑

（一）精准确权，夯实市场化制度基础

数据权属边界模糊是制约市场化配置的首要障碍。区块链与机器学习的融合应用，能够对数据来源、生成过程与流转路径进行全程追溯，将模糊的权属关系转化为可核验的技术事实；自然语言处理技术则可对数据内容进行自动分类，辅助实现资源持有权、加工使用权与产品经营权的分层确认。提升确权效率，不仅能够大幅降低产权界定的信息成本，也为数据资产入表与产权交易提供了可信的技术依据，使市场化配置获得稳定的制度根基。

（二）提升效率，激活数据要素流通潜力

定价困难与流通受阻制约着数据要素市场的深度发育。在定价环节，机器学习模型融合数据质量、稀缺程度与场景适配性等多维特征，构建动态估值体系，为交易双方提供客观价值参考，有效消解传统人工定价主观性强、时效性低的内在缺陷。在流通环节，联邦学习、安全多方计算等隐私计算技术实现“数据可用不可见”，在保护数据安全的前提下完成价值共享，从技术层面缓解安全与效率之间的结构性矛盾，为数据要素的大规模市场化流通创造了可行路径。

（三）强化监管，保障市场规范有序运行

监管能力不足是数据要素市场健康运行的突出短板。数据交易的高频性、隐蔽性与跨域性，使传统人工监管在覆盖范围与响应速度上均面临严峻挑战。AI合规审查系统可对交易行为实施实时穿透式监测，自动识别异常交易模式与潜在违规行为，将被动事后处置转变为主动事前预警，大幅提升监管精准度与覆盖面。这不仅有效降低了监管成本，也强化了市场主体的合规预期，为数据要素市场公平竞争与规范运行提供了制度性保障。

二、人工智能赋能数据要素市场化配置的制约因素

（一）算法可信性不足阻碍权属认定效力转化

AI辅助确权的根本前提是算法结论可被核验、可被信任，而这恰恰是当前面临的核心瓶颈。现有深度学习模型在处理权属认定时，决策逻辑高度依赖非线性参数映射，输出结论难以还原为可供核验的显性推理过程，形成典型的“算法黑箱”效应。市场主体对确权结论的信任基础受损后，即便技术层面已能实现较为准确的权属判断，这一判断在交易实践中的实际采信率也将大幅降低，确权结论的市场效用因此难以充分发挥。算法偏差还可能将训练数据中既有的权属偏向固化于确权结果之中，进而强化数据资源分配的不公平格局。现行法律对AI辅助确权文件的效力认定尚无明确规范，技术结论在司法采信上的条件与边界付之阙如，精准确权的技术可能性难以转化为具有法律约束力的制度事实，AI确权机制的现实应用空间由此受到压缩。

（二）隐私计算规模化落地不足制约数据安全流通

联邦学习、安全多方计算等隐私计算技术是破解数据安全与流通效率结构性矛盾的核心路径，然而规模化商用落地的现实条件尚不成熟，制约着这一路径的实际效能。技术层面，相关技术受制于算力成本高企，工程化部署链条长、落地难度大，商用场景覆盖范围依然十分有限，距规模化应用仍有较大差距。市场层面，各地数据交易所技术标准参差不齐，平台互联互通机制尚未形成，跨平台数据流通的协同成本居高不下；中小市场主体技术接入能力普遍薄弱，在技术门槛与成本障碍的双重制约下，难以将数据要素的流通潜力有效转化为市场竞争优势。隐私计算规模化落地不足，不仅直接制约着数据安全流通的整体规模，也使价格发现机制因缺乏充分的交易样本而运行失准，数据要素市场化配置的深度发育因此受到限制。

（三）制度供给滞后制约AI监管效能有效转化

AI赋能市场监管在技术层面已具备穿透式实时监测的可行性，但制度供给的持续滞后使这一技术优势难以转化为实际治理效能。算法可解释性强制披露尚未纳入市场准入法定要求，AI监测系统识别违规行为的法律效力边界持续模糊，穿透式监管在实践层面缺乏明确制度授权，技术能力无法在缺乏制度依托的环境中转化为具有约束力的执法行动。“监管沙盒”机制尚未系统建立，新兴数据业态的合规运行缺乏必要的容错空间，制度框架的刚性边界制约了AI监管工具在创新场景中的有效适用。制度供给缺口的长期存在，使AI监管潜力不断被制度摩擦所抵消，技术就绪与制度缺位的结构性错位，使市场治理效能的充分释放受到制约。

三、推进人工智能赋能数据要素市场化配置的政策进路

（一）推进算法可解释性建设夯实确权可信基础

破解确权困境的核心在于从技术与制度两端同步发力，使算法结论获得可核验的技术依据，并在制度层面得到明确的效力背书。技术层面，应将可解释性AI研发纳入国家科技攻关重点方向，推动区块链与机器学习融合应用的技术标准化建设，使数据权属认定的算法决策过程逐步从"黑箱"走向可审查、可追溯，为确权结论提供可核验的技术支撑，从根本上修复市场主体的信任基础，提升确权结论在交易实践中的实际采信率。制度层面，应加快出台AI辅助确权法律效力认定的专项规范，明确技术结论在司法采信中的条件与效力边界，填补权属认定的制度空白，使精准确权的技术成果获得法律背书，真正转化为具有约束力的产权事实。技术可信性与法律效力的协同提升，将为数据要素市场化配置奠定稳固的制度根基。

（二）加快隐私计算规模化落地畅通数据安全流通

推动隐私计算从实验室场景向大规模商业应用实质跨越，是畅通数据安全流通的关键突破口。应加大对隐私计算基础设施的财政支持与算力投入，通过补贴机制切实降低联邦学习、安全多方计算等技术的部署成本，缩短工程化落地周期，推动相关技术在更广泛的商用场景中实现规模化应用，使"数据可用不可见"从理论路径转化为现实可行的流通方式。与此同时，推进全国数据交易所技术标准统一与平台互联互通机制建设，降低跨平台数据流通的协同成本；推动各地数据交易所建立AI公共服务平台，为中小企业提供标准化数据估值与智能撮合服务，以平台化供给弥补市场主体技术能力短板，推动赋能红利向更广泛的市场主体均衡扩散，在提升流通效率的同时兼顾市场公平。

（三）完善制度授权构建穿透式AI治理体系

将AI监管技术优势转化为治理效能，有赖于制度授权精准补位与监管机制系统建构的协同推进。应将算法可解释性强制披露纳入AI系统市场准入的法定要求，明确AI监测结论在行政执法与司法审查中的效力边界，使穿透式实时监管从技术可能转化为具有制度依托的执法现实，从根本上破解“技术就绪、制度缺位”的结构性困境。同步建立“监管沙盒”制度，为数据要素市场新兴业态提供必要的合规容错空间，防止制度刚性过度压缩创新余地。在此基础上，构建政府主导、平台协同、多方参与的数据治理协同体系，以多元共治弥补单一行政监管的信息局限，推动形成技术与制度相互支撑、共建共治共享的市场治理格局。

四、结论

人工智能是推动数据要素市场化配置改革走深走实的关键赋能力量。从理论逻辑看，传统市场机制难以适配数据要素的特殊属性，人工智能通过降低确权、定价与流通环节的制度性交易成本，消解市场摩擦，在技术与制度的协同演进中持续释放改革效能。从现实困境看，算法可信性不足阻碍确权效力转化，隐私计算规模化落地滞后制约安全流通，制度供给缺口长期压缩AI监管潜力，三重制约使技术赋能效果难以充分释放。对此，本文提出协同推进算法可解释性建设、加快隐私计算规模化落地、完善穿透式治理制度授权的政策进路，以期实现技术突破与制度建设的协同演进，为数字中国建设与新质生产力培育提供持久强劲的技术动力。

【徐慧芳作者单位：中共中央党校（国家行政学院）】