推動(dòng)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)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(diǎn),必須加強(qiáng)戰(zhàn)略規(guī)劃和深度治理,推進(jìn)新型算力生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),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(bào)告》提出,我國自2020年進(jìn)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(dāng)前,我國人工智能大模型已發(fā)布79個(gè)。此前召開的中共中央政治局會(huì)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(fēng)險(xiǎn)。推動(dòng)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,是加快實(shí)現(xiàn)我國人工智能領(lǐng)域高水平科技自立自強(qiáng)的應(yīng)時(shí)之舉,也是推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要一招,更是提升國家競爭力、維護(hù)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(yīng)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(fēng)險(xiǎn)。在高效低碳的算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面,跨省域互聯(lián)互通與動(dòng)態(tài)調(diào)配的機(jī)制尚未建立,規(guī)?;母叨怂懔┙o能力亟待提升。同時(shí),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(jià)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(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模較小等。此外,算法可解釋性不強(qiáng)也影響了大模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。擁有千億級參數(shù)的大模型算法,開發(fā)難度大、訓(xùn)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(jìn)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(diǎn),必須加強(qiáng)源頭技術(shù)創(chuàng)新,打贏軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化攻堅(jiān)戰(zhàn),化解大模型關(guān)鍵核心技術(shù)被“卡脖子”的風(fēng)險(xiǎn),多措并舉推動(dòng)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
首先,推進(jìn)新型算力生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。實(shí)施高端算力芯片研發(fā)重大專項(xiàng)扶持計(jì)劃,鼓勵(lì)頭部企業(yè)聯(lián)合高水平大學(xué)“揭榜掛帥”。建立新型研發(fā)機(jī)構(gòu),推動(dòng)國產(chǎn)高端算力芯片實(shí)現(xiàn)突破。在國家“東數(shù)西算”工程背景下,推動(dòng)新型算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的頂層設(shè)計(jì),建設(shè)國家公共算力開放創(chuàng)新平臺(tái),搭建算力生態(tài)鏈,推動(dòng)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(biāo)準(zhǔn)和平臺(tái),推動(dòng)高價(jià)值公共數(shù)據(jù)開放與多元化授權(quán)運(yùn)營,引導(dǎo)行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)有條件開放、融通并進(jìn)場交易,形成多模態(tài)、多領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。打造數(shù)據(jù)集精細(xì)化標(biāo)注的眾包服務(wù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)體系,建設(shè)高質(zhì)量中文語料庫。構(gòu)建敏感領(lǐng)域數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的監(jiān)管體系和技術(shù)服務(wù)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(tái),完善具有穩(wěn)定性、可靠性和安全性的算法監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)體系。實(shí)施行業(yè)大模型產(chǎn)品和服務(wù)的登記備案、安全評估及潛在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的審查機(jī)制。鼓勵(lì)平臺(tái)企業(yè)積極開展算法創(chuàng)新探索與應(yīng)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(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。
最后,加強(qiáng)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(yīng)用給予相應(yīng)的政策、資金和人才等支持。推動(dòng)算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景等上下游產(chǎn)業(yè)無縫銜接與協(xié)同聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)大模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素跨語言、跨模態(tài)、跨任務(wù)、跨行業(yè)融合發(fā)展。加強(qiáng)人工智能大模型深度治理的國際合作,推動(dòng)技術(shù)向善發(fā)展,促進(jìn)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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