【摘 要】
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以大语言模型（LLM）、生成式预训练转换模型（GPT）等为代表的新一代人工智能（AI）方兴未艾，数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制，是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在综述数据要素定价研究文献的基础上，本文系统梳理新一代人工智能领域数据定价面临的一般性和特殊性困难。从新一代人工智能技术所需数据的角度，本文创新性地提出“质量基准、贡献
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目（22＆ZD070）； 北京高等学校卓越青年科学家计划（BJJWZYJH01201910034034）； 中央财经大学青年科研创新团队支持；
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以大语言模型（LLM）、生成式预训练转换模型（GPT）等为代表的新一代人工智能（AI）方兴未艾，数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制，是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在综述数据要素定价研究文献的基础上，本文系统梳理新一代人工智能领域数据定价面临的一般性和特殊性困难。从新一代人工智能技术所需数据的角度，本文创新性地提出“质量基准、贡献增值、场景定制和动态溢价”相结合的综合定价模型的思路，并从市场建设、定价标准、价格结构和定价环境等维度提出对策建议。
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