科学数据开放共享中的大模型应用：前景、 风险与治理

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摘 要： ［目的／ 意义］ 探讨科学数据开放共享中大模型的应用及其限度， 以期发挥大模型的技术赋能效应，助力科学数据开放共享数智化转型升级。 ［方法／ 过程］ 结合数据生命周期理论和利益相关者理论， 梳理大模型应用于科学数据开放共享的逻辑理路， 分析风险隐患并提出治理对策。 ［结果／ 结论］ 研究表明， 首先， 大模型能够从客体向度优化科学数据全生命周期形态、 从主体向度激发利益相关者开放共享动力， 从而有效驱动科学数据开放共享提质增效； 其次， 大模型应用带来脏数据与假数据的数据质量风险、 内部威胁与外部攻击的数据安全风险、 赋权与去权的数据权利保护风险； 最后， 应构建包含适应性治理理念、 韧性治理机制和包容性治理工具在内的敏捷治理模式， 以平衡促进应用与管控风险之间的张力， 保障科学数据开放共享中大模型的妥善应用。（剩余17863字）