營(yíng)造人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)|天天百事通

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推動(dòng)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(diǎn)，必須加強戰略規劃和深度治理，推進(jìn)新型算力生態(tài)基礎設施建設，打造穩定可靠的算法開(kāi)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(jìn)入大模型快速發(fā)展期，目前與美國保持同步增長(cháng)態(tài)勢。當前，我國人工智能大模型已發(fā)布79個(gè)。此前召開(kāi)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(yíng)造創(chuàng )新生態(tài)，重視防范風(fēng)險。推動(dòng)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應用，是加快實(shí)現我國人工智能領(lǐng)域高水平科技自立自強的應時(shí)之舉，也是推動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、實(shí)現經(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(yíng)造良好的人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)，應著(zhù)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、大規模高質(zhì)量數據集少、算法可靠性和可解釋性弱等核心問(wèn)題。目前，由GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構而成的人工智能高端算力芯片技術(shù)面臨“卡脖子”風(fēng)險。在高效低碳的算力網(wǎng)絡(luò )基礎設施方面，跨省域互聯(lián)互通與動(dòng)態(tài)調配的機制尚未建立，規?；母叨怂懔┙o能力亟待提升。同時(shí)，高質(zhì)量數據供給不足影響了大模型“智商”。這體現在高價(jià)值公共數據開(kāi)放程度不足、行業(yè)及企業(yè)數據要素市場(chǎng)化流通不夠充分、用于大模型訓練的數據集規模較小等。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。擁有千億級參數的大模型算法，開(kāi)發(fā)難度大、訓練難度高、決策過(guò)程及結果的可解釋性差、合規評估難，直接對行業(yè)大模型開(kāi)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)，必須加強源頭技術(shù)創(chuàng )新，打贏(yíng)軟硬件基礎設施國產(chǎn)化攻堅戰，化解大模型關(guān)鍵核心技術(shù)被“卡脖子”的風(fēng)險，多措并舉推動(dòng)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應用。

首先，推進(jìn)新型算力生態(tài)基礎設施建設。實(shí)施高端算力芯片研發(fā)重大專(zhuān)項扶持計劃，鼓勵頭部企業(yè)聯(lián)合高水平大學(xué)“揭榜掛帥”。建立新型研發(fā)機構，推動(dòng)國產(chǎn)高端算力芯片實(shí)現突破。在國家“東數西算”工程背景下，推動(dòng)新型算力網(wǎng)絡(luò )基礎設施建設的頂層設計，建設國家公共算力開(kāi)放創(chuàng )新平臺，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，構建規模大、質(zhì)量高的數據生態(tài)。完善國家公共數據開(kāi)放標準和平臺，推動(dòng)高價(jià)值公共數據開(kāi)放與多元化授權運營(yíng)，引導行業(yè)、企業(yè)大數據有條件開(kāi)放、融通并進(jìn)場(chǎng)交易，形成多模態(tài)、多領(lǐng)域的大規模數據集。打造數據集精細化標注的眾包服務(wù)平臺和數據質(zhì)量評估標準體系，建設高質(zhì)量中文語(yǔ)料庫。構建敏感領(lǐng)域數據隱私保護的監管體系和技術(shù)服務(wù)體系。

再次，打造穩定可靠的算法開(kāi)源生態(tài)。建立大模型算法及工具開(kāi)源平臺，完善具有穩定性、可靠性和安全性的算法監測標準和技術(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)險預測的審查機制。鼓勵平臺企業(yè)積極開(kāi)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，深化數字化轉型并引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。

最后，加強人工智能大模型的戰略規劃和深度治理。制定人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規劃，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(dòng)算力、算法、數據、應用場(chǎng)景等上下游產(chǎn)業(yè)無(wú)縫銜接與協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現大模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素跨語(yǔ)言、跨模態(tài)、跨任務(wù)、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(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。(何喜軍 張惠娜)

標簽： 大模型 人工智能 生態(tài)鏈 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規