全国人大代表刘庆峰:建议制定国家《通用人工智能发展规划》,应对全球AI“系统性竞争” | 全国两会财经访谈

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【大河财立方 记者 杨霄 实习生 王宇】无论是两年前的Chat GPT,还是今年突然爆火的Sora,AI大模型的每一次飞跃都引发了全球关注。3月5日,今年全国两会期间,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在接受采访称,当下,人工智能已被广泛认为是影响人类未来发展的关键技术,并已在深刻改变人类发展的历史进程。2024年全球AI技术将进入“系统性竞争”。他为此提出9条建议,这包括正视国内AI技术发展的差距,加快追赶,并希望从国家层面制定《通用人工智能发展规划》。

全国人大代表刘庆峰:建议制定国家《通用人工智能发展规划》,应对全球AI“系统性竞争” | 全国两会财经访谈

中美在大模型深度应用和战略需求上角逐,今年将是关键期

今年全国两会,刘庆峰带来的建议是制定国家《通用人工智能发展规划》,系统性加快推动我国通用人工智能发展。

他称,“我们要正视差距,聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’,从国家层面聚焦资源加快追赶,同时系统性构建通用人工智能生态和应用,打造综合优势 。”

2017年,在国内出台的《新一代人工智能发展规划》指引下,中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队,有望成为全球智慧涌现的第二极。当前,通用人工智能是全球科技竞争的焦点,也是中美科技博弈和战略竞争的必争之地。

刘庆峰认为,中美博弈最核心的“主战场”就是在通用底座能力上持续进行对标。而当前 OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先进水平,DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平台所延伸出来的特定领域的成功实践。

国产大模型距全球同类产品的顶尖水平有多大距离?

刘庆峰认为,以讯飞星火大模型为例,其预计在6个月内可达到GPT4/4V当前最好水平。但随着GPT-5的发布,这个差距可能会被拉到一年以上。如果从算力、数据、模型训练等方面组织好资源全力追赶,这个差距也有望在1~2年内被追平到相当的水平,同时,我国也在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。

“我们有信心在通用大模型底座上不会出现代差级落后的差距,在此基础上结合行业场景和数据进行打磨,有望实现典型行业领域的超越。”他认为,在追赶的同时,结合全新的技术发展、竞争格局、产业赋能以及在社会生活中的各种变化,非常有必要根据新的形势制定系统性规划。

2024年,全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争,各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面开始全面较量,中美在大模型深度应用和战略需求上角逐,今年将是关键期。

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打赢全球AI大模型竞争,中国需从产业发展顶层设计上补短

如何应对2024全球AI“系统性竞争”?

刘庆峰构思了9条建议。第一条,即是加快完善产业发展的顶层设计。比如,在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上,瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计,围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度,系统性制定国家《通用人工智能发展规划》(下文简称《规划》),国家高位推动规划的制定和落地,不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距,并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。

不仅如此,刘庆峰还认为,在制定国家《规划》的同时,应加快推进通用大模型的相关工作。比如,加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。在未来5年内,以国家专项支持的形式,对算力、数据、算法等领域加大基建,支持我国通用大模型的研发攻关,支持有条件的地方政府以专项债的形式支持通用和行业大模型研发以及应用生态发展所需的算力基础设施建设。

在刘庆峰看来,应加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。如加快我国大模型开发者生态体系建设和运营,支持国产大模型向开发者开放,开展大模型评测体系和开源社区建设等。

同时,“推动国家级高质量训练数据开放和共享”也被他提到。刘庆峰建议,推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享,支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。

面对缺乏有公信力、标准化的科学方法来牵引和推动行业应用更良性发展的问题,刘庆峰表示,可以出台更加客观、公正、可信的评测方法,加快大模型在行业领域的应用落地。

另在人才培养与引进方面,刘庆峰建议加快推广大模型赋能全学段,以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。如设立国家人工智能学院,以“核心+基地”的组织形式和全新机制推动我国面对中美竞争的拔尖人工智能人才培养。

责编:任浩鹏 | 审校:李金雨 | 审核:李震 | 监审:万军伟

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