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抢抓机遇多地积极布局人工智能产业
日期:2023.06.01 资讯来源:经济参考报 浏览人次:3434
      近段时间,以ChatGPT为代表的人工智能大模型引领新一轮全球人工智能技术发展浪潮,大模型相关新研究、新产品竞相涌现。最新数据显示,截至目前,我国10亿级参数规模以上大模型已发布79个。

  记者注意到,近期包括北京、上海、深圳、武汉等纷纷出台政策举措,围绕人工智能大模型加快创新步伐,开展大模型创新算法及关键技术研究,探索通用人工智能新路径,打造人工智能创新高地。

  人工智能大模型蓬勃发展

  近日,在2023中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,中国人工智能大模型正呈现蓬勃发展态势,出现了多个在行业有影响力的大模型。

  报告显示,中国已有14个省区市在开展大模型研发,主要集中在北京和广东,其中北京38个、广东20个。在模型领域分布上,自然语言处理是目前大模型研发最活跃的重点领域。

  中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘发布此项报告时表示,目前,中国在大模型方面已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群,涌现出多个具有行业影响力的预训练大模型。

  不过报告也显示,目前我国在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。在研发主体分布上,大学、科研机构、企业等不同创新主体都在参与大模型研发,但学术界和产业界之间的联合研发仍不足。

  中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部主任曹峰对《经济参考报》记者表示,以ChatGPT、GPT-4为代表的大模型技术,展现出通往通用人工智能的可行路径,但目前我国在通用人工智能发展上还存在基础理论和算法贡献不足,缺乏核心理论创新,相关企业布局不均衡,多数聚焦在应用层面,产业自主创新的生态体系还需要进一步建设。

  科学技术部高新技术司副司长、一级巡视员梅建平认为,以预训练大模型、算力为代表的新兴技术正在引发新一轮人工智能创新热潮,但我国在底层算法、关键软硬件和生态体系等方面与国际先进水平还存在差距,解决这些问题还需要科技界、产业界携起手来共同破解。

  多地纷纷积极布局

  记者注意到,近期多地纷纷出台支持举措,整合创新资源抢抓大模型机遇,布局通用人工智能赛道,推动人工智能自主技术体系建设及产业发展。

  5月30日,《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023—2025年)》《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》正式。到2025年,北京人工智能核心产业规模将力争达到3000亿元,持续保持10%以上增长,基本建成具有全球影响力的人工智能创新策源地,并围绕“系统构建大模型等通用人工智能技术体系”展开多项具体部署。

  北京市科委、中关村管委会二级巡视员刘航说,北京将在人工智能前沿基础理论、关键核心技术、可信人工智能等方面加强布局,鼓励相关技术和算法开源开放。围绕大模型技术,充分发挥领军企业、新型研发机构等资源整合优势和平台的催化作用,做优企业梯度培育。

  不仅北京,5月31日发布的《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023—2024年)》,提出举全市之力打造国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区,并明确“实施人工智能科技重大专项扶持计划”“研发基于国际主流大模型的创新产品”等具体举措,增强关键核心技术与产品创新能力。

  上海也明确紧抓新机遇。上海市经信委副主任张宏韬表示,超大规模预训练模型是人工智能从专业智能走向通用智能的关键技术。目前上海徐汇区着力推动科技创新和产业发展,积极引进和培育了一批大模型研发团队,未来将加快研究打造大模型生态集聚和创新应用高地。

  营造包容审慎的监管环境

  值得关注的是,业内人士认为,大模型技术为社会发展带来机遇的同时,也会带来许多治理挑战。下一步不仅要营造创新生态,还需要重视防范风险。

  国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》提出,国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作,鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。同时提出,生成式人工智能产品提供服务前需申报安全评估。

  地方上也明确要探索营造包容审慎的监管环境,加快政策研究、加强人才保障。例如北京明确要持续推动监管政策和监管流程创新,建立常态化服务和指导机制,加强网络服务安全防护和个人数据保护等举措。武汉计划培养大批专业性的人工智能安全人才,建设国家级的人工智能安全攻防实验室,加速集聚人工智能安全企业。

  曹峰建议,紧密跟踪人工智能新技术、新业务的发展趋势,提前布局和研判可能出现的可信和安全风险,同时加强人工智能可信和风险管理体系、技术工具等方面研究,通过技术和管理手段防范相关风险。

  赵志耘表示,未来,我国还需加强资源和研发力量统筹,积极参与全球人工智能治理,加快人工智能治理原则和伦理规范在大模型研发全链条落地生根,以进一步促进大模型有序发展。

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