推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應用是提升國家競爭力的關(guān)鍵舉措。要搶占人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點，必須加強戰(zhàn)略規(guī)劃和深度治理，推進新型算力生態(tài)基礎設施建設，打造穩(wěn)定可靠的算法開源生態(tài)。
不久前舉辦的中關(guān)村論壇人工智能大模型發(fā)展分論壇發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》提出，我國自2020年進入大模型快速發(fā)展期，目前與美國保持同步增長態(tài)勢。當前，我國人工智能大模型已發(fā)布79個。此前召開的中共中央政治局會議提出，要重視通用人工智能發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風險。推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應用，是加快實現(xiàn)我國人工智能領域高水平科技自立自強的應時之舉，也是推動我國產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要一招，更是提升國家競爭力、維護國家安全的關(guān)鍵舉措。
營造良好的人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)，應著力解決目前我國人工智能大模型發(fā)展面臨的高端算力技術(shù)不可控、大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集少、算法可靠性和可解釋性弱等核心問題。目前，由GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構(gòu)而成的人工智能高端算力芯片技術(shù)面臨“卡脖子”風險。在高效低碳的算力網(wǎng)絡基礎設施方面，跨省域互聯(lián)互通與動態(tài)調(diào)配的機制尚未建立，規(guī)模化的高端算力供給能力亟待提升。同時，高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足影響了大模型“智商”。這體現(xiàn)在高價值公共數(shù)據(jù)開放程度不足、行業(yè)及企業(yè)數(shù)據(jù)要素市場化流通不夠充分、用于大模型訓練的數(shù)據(jù)集規(guī)模較小等。此外，算法可解釋性不強也影響了大模型的產(chǎn)業(yè)化應用。擁有千億級參數(shù)的大模型算法，開發(fā)難度大、訓練難度高、決策過程及結(jié)果的可解釋性差、合規(guī)評估難，直接對行業(yè)大模型開發(fā)的進程有所影響。
基于此，要搶占人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點，必須加強源頭技術(shù)創(chuàng)新，打贏軟硬件基礎設施國產(chǎn)化攻堅戰(zhàn)，化解大模型關(guān)鍵核心技術(shù)被“卡脖子”的風險，多措并舉推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應用。
首先，推進新型算力生態(tài)基礎設施建設。實施高端算力芯片研發(fā)重大專項扶持計劃，鼓勵頭部企業(yè)聯(lián)合高水平大學“揭榜掛帥”。建立新型研發(fā)機構(gòu)，推動國產(chǎn)高端算力芯片實現(xiàn)突破。在國家“東數(shù)西算”工程背景下，推動新型算力網(wǎng)絡基礎設施建設的頂層設計，建設國家公共算力開放創(chuàng)新平臺，搭建算力生態(tài)鏈，推動全國算力資源互聯(lián)互通、協(xié)同共享與優(yōu)化配置。
其次，構(gòu)建規(guī)模大、質(zhì)量高的數(shù)據(jù)生態(tài)。完善國家公共數(shù)據(jù)開放標準和平臺，推動高價值公共數(shù)據(jù)開放與多元化授權(quán)運營，引導行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)有條件開放、融通并進場交易，形成多模態(tài)、多領域的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。打造數(shù)據(jù)集精細化標注的眾包服務平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標準體系，建設高質(zhì)量中文語料庫。構(gòu)建敏感領域數(shù)據(jù)隱私保護的監(jiān)管體系和技術(shù)服務體系。
再次，打造穩(wěn)定可靠的算法開源生態(tài)。建立大模型算法及工具開源平臺，完善具有穩(wěn)定性、可靠性和安全性的算法監(jiān)測標準和技術(shù)體系。實施行業(yè)大模型產(chǎn)品和服務的登記備案、安全評估及潛在風險預測的審查機制。鼓勵平臺企業(yè)積極開展算法創(chuàng)新探索與應用，賦能中小企業(yè)降本增效并創(chuàng)新商業(yè)模式，深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型并引領高質(zhì)量發(fā)展。
最后，加強人工智能大模型的戰(zhàn)略規(guī)劃和深度治理。制定人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，對大模型技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應用給予相應的政策、資金和人才等支持。推動算力、算法、數(shù)據(jù)、應用場景等上下游產(chǎn)業(yè)無縫銜接與協(xié)同聯(lián)動，實現(xiàn)大模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素跨語言、跨模態(tài)、跨任務、跨行業(yè)融合發(fā)展。加強人工智能大模型深度治理的國際合作，推動技術(shù)向善發(fā)展，促進大模型產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
圖片來源|我圖網(wǎng)
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