2020年2月11日， 經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）發(fā)布《科技與創(chuàng)新的數(shù)字化：關鍵發(fā)展與政策》（The Digitalisation of Science, Technology and Innovation:Key Developments and Policies）報告。報告指出，數(shù)字化對科技與創(chuàng)新以及相關政策產(chǎn)生了深遠的影響；作為企業(yè)、科學界和政府最重要的創(chuàng)新載體，數(shù)字技術(shù)正以多元化的方式變革科學家的工作、合作和出版成果的方式；合理利用數(shù)字技術(shù)，可以促進科學發(fā)展、提高生活水平、幫助保護自然環(huán)境等等。本文對該報告的重要內(nèi)容進行摘編。

一、提供政策支持，加速科學數(shù)字化變革

從議程設置到實驗、知識共享和公眾參與，數(shù)字化為科學的各個方面帶來了變革，同時也正在促進開放科學的新范式（即讓科學過程更加開放和包容）。開放科學有三個主要支柱：（1）對科學出版物和信息的開放獲??；（2）提高對研究數(shù)據(jù)的訪問能力；（3）加強同行間的合作。這三個支柱能提高科學的效率和效力，加速研究成果轉(zhuǎn)化為社會經(jīng)濟效益。

由此需要政府為科學、技術(shù)和創(chuàng)新（science, technology and innovation，STI）提供政策支持，包括：考慮數(shù)據(jù)管理成本，增加預算，挖掘開放性科學研究的潛力；提高研究數(shù)據(jù)組織間的政策一致性和信任度，以促進跨界的公共研究數(shù)據(jù)共享；通過合作建立和提供對國際網(wǎng)絡基礎設施的訪問；開放有關獲取共享資源的激勵措施，須符合研究資助者的要求；支持科學的平臺技術(shù)，如分布式研究、開發(fā)網(wǎng)絡以及數(shù)字 / 數(shù)據(jù)的存儲；支持在科技創(chuàng)新過程中更好地利用先進數(shù)字技術(shù)；人工智能可以提高科學生產(chǎn)率，但需要高性能計算、技能和數(shù)據(jù)訪問等方面的支持政策，以及解決科學界中人工智能帶來的新政策問題，如機器發(fā)明涉及的知識產(chǎn)權(quán)制度等。

二、發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在政策制定中的潛力

數(shù)字技術(shù)為支持科學和創(chuàng)新的政策制定提供了新穎的方式，包括：組織資金分配；通過數(shù)字技術(shù)來利用綜合情報，預測機器與人協(xié)作的未來市場，利用集體智慧加強政策前瞻性；開發(fā)科學中的區(qū)塊鏈應用，如為科學建立一種加密貨幣，存儲和共享研究數(shù)據(jù)，保障創(chuàng)造性材料所有權(quán)的公開透明，擴大對超級計算機的訪問等；使用社交媒體來幫助創(chuàng)新傳播，針對不同目標人群制定相應的傳播計劃。

三、利用數(shù)字化促進企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字化正在塑造整個經(jīng)濟領域的創(chuàng)新，產(chǎn)生新的數(shù)字產(chǎn)品和服務。數(shù)字時代創(chuàng)新有以下四個趨勢：（1）數(shù)據(jù)是關鍵的創(chuàng)新輸入；（2）數(shù)字技術(shù)促進服務創(chuàng)新；（3）創(chuàng)新周期正在加快；（4）數(shù)字技術(shù)進一步促進協(xié)同創(chuàng)新模式。

企業(yè)利用數(shù)據(jù)進行創(chuàng)新，可能會出現(xiàn)新的政策問題，如限制跨境數(shù)據(jù)流會增加公司的經(jīng)營成本；人工智能正廣泛應用于工業(yè)活動，但企業(yè)可能無能力進行大數(shù)據(jù)分析。這時需要各國政府與利益相關者合作，制定自愿性示范協(xié)議和計劃，以實現(xiàn)值得信賴的數(shù)據(jù)共享。對于更通用的人工智能應用程序，政府可以推進開放數(shù)據(jù)的計劃，并確保公共數(shù)據(jù)以機器可讀格式存在；與行業(yè)和社會合作伙伴一起制定路線圖和部門計劃，提供有效的部門支持；通過數(shù)字化眾包和開放挑戰(zhàn)，促進創(chuàng)新合作；加快先進數(shù)字技術(shù)的推廣；為幫助數(shù)字技術(shù)應用到中小型企業(yè)，將中小企業(yè)的關鍵信息系統(tǒng)化，挖掘有關新技術(shù)預期投資回報以及技能革新的信息，為中小型企業(yè)提供專門知識來源、產(chǎn)品測試品種、新設備等。

四、開發(fā)數(shù)字技能

數(shù)字技術(shù)的通用性加劇了人才競爭，數(shù)字技能的需求上升對收入分配和經(jīng)濟生產(chǎn)率產(chǎn)生影響?！肮I(yè)數(shù)據(jù)科學家”和“生物信息學科學家”等新出現(xiàn)的職業(yè)反映了技術(shù)變革的進程，這些變化導致數(shù)字技能的短缺。為此，一方面需要新的課程，如針對自動駕駛汽車行業(yè)的專門課程；另一方面需要對現(xiàn)有課程進行變革，如加強邏輯學習在人工智能中的基本作用，增加多學科教育。同時，許多國家應重視在數(shù)字技術(shù)領域中，男女比例嚴重失調(diào)的問題。在重大技術(shù)變革的背景下，終身學習成為工作中不可或缺的一部分，各國政府可以與社會伙伴合作，幫助開發(fā)制定全新的培訓計劃，發(fā)展數(shù)字技術(shù)技能。

五、支持公共部門研究

公共資助的基礎研究對數(shù)字技術(shù)的發(fā)展至關重要。政府對一些主要經(jīng)濟研究的支持最近趨于平穩(wěn)，甚至有所下降，一些新興數(shù)字技術(shù)的復雜性甚至超越了最大個體公司的研究能力，因此需要廣泛的公私合作及跨學科研究。人才聘用、晉升政策以及適用于傳統(tǒng)學科的資助系統(tǒng)可能會妨礙跨學科研究，須給予高度重視。同時，政府須保障在跨學科部門工作的科學家的合法權(quán)益。

六、構(gòu)建政府專業(yè)知識

如果政府不完全了解技術(shù)和產(chǎn)業(yè)部門，則可能會失去從數(shù)字技術(shù)中獲益的機會。在以下三個方面需要用專業(yè)方法來重新設計規(guī)劃：數(shù)據(jù)訪問政策；采用和傳播數(shù)字技術(shù)政策；支持數(shù)字技術(shù)行業(yè)應用發(fā)展政策。構(gòu)建政府專業(yè)知識有助于對人工智能進行有效監(jiān)管，更好地了解復雜的數(shù)字系統(tǒng)，保持政策上的靈活性，確保關鍵基礎設施的可用性，從而避免對新技術(shù)產(chǎn)生任何不切實際的期望。

七、衡量科學和創(chuàng)新數(shù)字化

關于科學的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要包括四個方面：（1）采用能夠促進數(shù)字化的實踐經(jīng)驗和工具；（2）獲得數(shù)字化的科學成果，特別是出版物、數(shù)據(jù)和計算機代碼；（3）進一步開發(fā)先進的數(shù)字程序，以使研究更多由數(shù)據(jù)驅(qū)動；（4）加強科學家之間的工作交流。

報告列舉了一些科學中的數(shù)字行為。如：數(shù)字技術(shù)促進了科學知識的共享；在所有學科領域中，只有不到一半的受訪者向期刊或出版商提供論文的數(shù)據(jù)或代碼；美國公司運行和資助的研發(fā)項目，有三分之一與軟件相關；從 2006 年到 2016 年，與人工智能相關的出版物每年增長 150%；碩博士階段，在信息和通信技術(shù) (information and communication technology，ICT) 領域畢業(yè)的男性遠多于女性；OECD 的調(diào)查數(shù)據(jù)表明，年輕的科學家更有可能使用數(shù)字技術(shù)。

八、促進數(shù)字技術(shù)和工具的傳播

技術(shù)傳播有助于提高勞動生產(chǎn)率，大多數(shù)國家、地區(qū)和企業(yè)主要是技術(shù)用戶，普遍將技術(shù)的傳播設為優(yōu)先事項。決策者傾向于承認技術(shù)傳播的重要性，但在資源的總體分配中卻未給予重視。不同的通信標準、數(shù)據(jù)類型、合規(guī)性要求等，可能會阻礙技術(shù)的傳播。進行有效傳播需要滿足以下兩個條件：（1）必須賦予技術(shù)傳播機構(gòu)權(quán)力和資源，以便實現(xiàn)長遠目標；（2）評估指標必須強調(diào)長期開發(fā)的能力，而不是增加成果和創(chuàng)收。

九、確保基礎設施互補

某些類型的基礎設施有助于數(shù)字技術(shù)的利用，如高性能計算、云計算和光纖連接。在制造業(yè)中，高性能計算的使用已經(jīng)超出了設計和仿真等應用領域的范圍，并覆蓋了對復雜生產(chǎn)過程的實時控制。云計算有助于科學過程中的數(shù)據(jù)共享和分析，但在不同國家、企業(yè)的使用差異較大。光纖連接對工業(yè) 4.0 是必不可少的一部分，需要政府制定包括全面檢查有關的通信服務速度和覆蓋范圍、促進競爭和私人投資等相關政策。

十、提高數(shù)字安全

數(shù)字技術(shù)正面臨全新的風險，如數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)等在科學過程中可能遭受黑客攻擊等。增強數(shù)字服務的可信度，對于數(shù)據(jù)共享以及在某些國家 / 地區(qū)使用云服務變得至關重要。政府應鼓勵及時共享有關數(shù)字安全威脅的信息；公共部門可以運行網(wǎng)絡攻擊模擬并分享經(jīng)驗教訓；通過自愿性標準、法規(guī)、行業(yè)計劃和信息共享網(wǎng)絡，提高人們對數(shù)字安全性的關注；在各公私機構(gòu)合作研究中，鼓勵各個機構(gòu)開發(fā)和驗證相關保密方法，從而提高數(shù)字安全性。

十一、優(yōu)化數(shù)字系統(tǒng)，加強科學和創(chuàng)新政策

數(shù)字科學與創(chuàng)新政策（Digital Science and Innovation Policy，DSIP）系統(tǒng)使用數(shù)字化過程與基礎結(jié)構(gòu)來幫助制定和傳播科學與創(chuàng)新政策，用于監(jiān)測政策干預措施、開發(fā)新的科學技術(shù)創(chuàng)新指標、評估資金缺口、加強技術(shù)前瞻以及識別領軍專家和組織，數(shù)據(jù)主要來自資助機構(gòu)、從事研發(fā)的組織、專業(yè)文獻計量與專利數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡。DSIP 系統(tǒng)有多種類型，第一個是公共資助者數(shù)據(jù)庫，如比利時的法蘭德斯研究信息空間（FRIS），旨在加速創(chuàng)新，支持科學和創(chuàng)新政策制定，與公民共享有關公共資助研究的信息，并減輕研究報告的行政負擔；第二個是在研信息系統(tǒng)，如愛沙尼亞研究信息系統(tǒng)（ETIS），愛沙尼亞高等教育機構(gòu)可以通過 ETIS 管理研究信息并展示研究成果，公共資助者使用 ETIS 評估和處理撥款申請，國家研究評估活動利用 ETIS 進行科研評價；第三個是智能系統(tǒng)，如日本的政策制定智能協(xié)助系統(tǒng)（SPIAS），使用大數(shù)據(jù)和語義技術(shù)來檢驗研究的社會經(jīng)濟影響，有助于處理有關日本的研究成果、影響、資金、研發(fā)組織和研究項目的數(shù)據(jù)。

為利用 DSIP 系統(tǒng)來輔助科技創(chuàng)新政策的制定和實施，政府需確保三個方面的內(nèi)容：

1. 所涉及數(shù)據(jù)集的互操作性。建立國際標準和詞匯表，以改善科研管理中的數(shù)據(jù)共享和互操作性，如使用唯一的、永久的和普遍的標識符，為每個研究實體分配唯一的標準化代碼，DSIP 系統(tǒng)可以采用這樣的標準來鏈接大學、資助機構(gòu)和出版物數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，從而將研究投入與研究產(chǎn)出聯(lián)系起來。

2. 防止在研究評估中濫用該系統(tǒng)。在未來的科研評價中，研究活動的各種相關因素都會成為評價指標，以社交媒體為代表的替代計量指標比傳統(tǒng)的學術(shù)引用指標更廣泛、更及時，該類動態(tài)指標在多大程度上提供了有效的評價結(jié)果，需要決策者認真考慮。

3. 規(guī)范 DSIP 系統(tǒng)中非政府人員的行為。非政府參與者正在成為 DSIP 系統(tǒng)中的主要力量，私營公司可以通過其標準和產(chǎn)品來促進互操作性，擴展 DSIP 系統(tǒng)中使用的數(shù)據(jù)范圍和規(guī)模。同時也帶來風險，如失去對 DSIP 系統(tǒng)未來發(fā)展的控制，對數(shù)據(jù)的歧視性訪問，甚至出現(xiàn)由于競爭激烈的網(wǎng)絡效應而成為其控制的私有平臺。

政府需調(diào)整 DSIP 生態(tài)系統(tǒng)以適應其需求，制定多機構(gòu)之間的協(xié)調(diào)合作與資源共享，以及公共部門數(shù)據(jù)共享與復用的政策框架。DSIP 系統(tǒng)應涉及多機構(gòu)的共同設計、共同創(chuàng)造和共同治理。DSIP 基礎設施將為 STI 中的多個參與者提供最新的鏈接數(shù)據(jù)，政策框架將解決隱私和安全問題，在元數(shù)據(jù)標準方面的國家和國際合作將解決互操作性問題。

十二、預見潛在的不良結(jié)果

STI 數(shù)字化過程中也可能帶來以下不良后果：一是數(shù)字化可能會擴大國家和地區(qū)在科技創(chuàng)新能力和收入方面的差距。主要有以下三種可能性：（1）科學中的集中效應。發(fā)達國家在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的資本密集型科學工具方面具有相對優(yōu)勢；（2）地方政府的影響。補救措施之一是加強對技能和技術(shù)的投資；（3）超級計算的影響。擁有超級計算機和先進 AI 算法的國家，其能力顯著提升。二是機器生態(tài)系統(tǒng)的過度復雜性和分散性，可能導致軟件故障的頻繁發(fā)生和影響范圍的擴大。三是對科學過程產(chǎn)生負面影響，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動型科學中無假設研究的增長、研究結(jié)果過早傳播等。四是難以預見的社會性風險，如通過向惡意軟件添加智能來降低數(shù)字安全性等。

來源：中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院《創(chuàng)新研究報告》第24期（總第452期）