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鍛造國(guó)產(chǎn)大模型核心競(jìng)爭(zhēng)力

發(fā)布時(shí)間:2023-10-11 10:09:00來(lái)源: 經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)

  作者:何喜軍(北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授)

  截至今年7月底,我國(guó)累計(jì)有130個(gè)人工智能大模型問(wèn)世,其中,僅今年前7個(gè)月就有64個(gè)大模型發(fā)布。不久前,首批通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案的11個(gè)大模型產(chǎn)品獲批向全社會(huì)開(kāi)放服務(wù),引發(fā)關(guān)注。大模型進(jìn)入高速發(fā)展期。當(dāng)前,一個(gè)重要問(wèn)題是如何統(tǒng)籌創(chuàng)新發(fā)展與安全應(yīng)用,推動(dòng)生成式人工智能高質(zhì)量發(fā)展,持續(xù)激發(fā)人工智能“頭雁”效應(yīng)。

  受益于龐大的數(shù)據(jù)、參數(shù)以及較好的學(xué)習(xí)能力,大模型增強(qiáng)了人工智能的通用性,有望成為人工智能技術(shù)及應(yīng)用的新基座、生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)性工具,帶來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的深刻變革。同時(shí),我們也不斷完善監(jiān)管方式,制定相應(yīng)的分類分級(jí)監(jiān)管規(guī)則或指引。例如,今年6月份通過(guò)的歐盟人工智能法案授權(quán)草案以風(fēng)險(xiǎn)為主線,嚴(yán)格規(guī)定了高風(fēng)險(xiǎn)人工智能系統(tǒng)的前置審查程序和履行合規(guī)義務(wù)。

  對(duì)國(guó)產(chǎn)大模型而言,亟待解決的問(wèn)題是多而不強(qiáng)。因底層技術(shù)突破難,很多公司選擇調(diào)用較為成熟的大模型,直接賦能原有產(chǎn)品和服務(wù),技術(shù)同質(zhì)化嚴(yán)重,且缺乏源頭創(chuàng)新,高質(zhì)量落地應(yīng)用較少。生成式人工智能的強(qiáng)人機(jī)交互范式導(dǎo)致生成內(nèi)容的可信、可靠和可控性也面臨挑戰(zhàn),倫理和安全風(fēng)險(xiǎn)的不確定性增加。因此,要抓住關(guān)鍵,整合資源,進(jìn)一步在源頭創(chuàng)新上苦練內(nèi)功,在風(fēng)險(xiǎn)治理上打好基本功,在鑄就大模型商業(yè)生態(tài)上勤修外功。

  堅(jiān)持源頭創(chuàng)新,提高生成式人工智能的核心競(jìng)爭(zhēng)力。制定高端算力芯片、計(jì)算架構(gòu)、大模型算法等基礎(chǔ)性原創(chuàng)性技術(shù)攻關(guān)的中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)更多從“0”到“1”的理論與技術(shù)突破。出臺(tái)算力基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源指導(dǎo)意見(jiàn)與實(shí)施細(xì)則,加快算力與數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一調(diào)度、開(kāi)放和運(yùn)營(yíng)進(jìn)程,培育“生成式人工智能+公有云”的綠色低碳服務(wù)模式。建設(shè)一批國(guó)家級(jí)開(kāi)源平臺(tái)、代碼托管及大模型開(kāi)發(fā)測(cè)試平臺(tái),確保核心算法自主可控。

  筑牢風(fēng)險(xiǎn)底線,健全生成式大模型分類分級(jí)監(jiān)管體系。完善“政府—專業(yè)機(jī)構(gòu)—社會(huì)”三位一體的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系,保障大模型可信可控。設(shè)立國(guó)家級(jí)生成式人工智能監(jiān)管部門(mén),基于大模型開(kāi)發(fā)及應(yīng)用全生命周期,制定內(nèi)生和衍生風(fēng)險(xiǎn)的分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)體系,明確監(jiān)管對(duì)象、內(nèi)容、職責(zé)、方式及原則,并實(shí)施大模型風(fēng)險(xiǎn)備案制度;聚焦金融、醫(yī)療、教育等熱點(diǎn)領(lǐng)域,持續(xù)發(fā)布行業(yè)大模型監(jiān)管細(xì)則和實(shí)施辦法。遴選一批風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專業(yè)機(jī)構(gòu),開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及大模型合格評(píng)估。

  加速應(yīng)用落地,打造生成式大模型商業(yè)生態(tài)。構(gòu)建算力、數(shù)據(jù)、開(kāi)源社區(qū)三大平臺(tái)資源協(xié)同的通用大模型要素市場(chǎng)生態(tài),支持國(guó)家級(jí)創(chuàng)新聯(lián)合體研發(fā)高質(zhì)量通用大模型。探索“通用大模型+微調(diào)”的垂類大模型研發(fā)新范式,鼓勵(lì)企業(yè)整合行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,聚焦真實(shí)場(chǎng)景,進(jìn)行輕量化、專業(yè)化的模型部署與商業(yè)化應(yīng)用,培育“通用+垂類”大模型交互共生、迭代優(yōu)化的模型生態(tài)。降低高校、研究機(jī)構(gòu)使用算力和數(shù)據(jù)資源的門(mén)檻,加速頂尖人工智能人才引育,為全球人工智能發(fā)展與治理貢獻(xiàn)中國(guó)方案。

(責(zé)編:李雨潼)

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