營造人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)

推進(jìn)人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用是提高國家競爭力的關(guān)鍵措施。搶占人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點(diǎn)，必須加強(qiáng)戰(zhàn)略規(guī)劃和深度管理，推進(jìn)新型產(chǎn)能生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，構(gòu)建穩(wěn)定可靠的算法開源生態(tài)。

不久前舉行的中關(guān)村論壇人工智能大模型發(fā)展分布圖發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》表示，中國從2020年開始進(jìn)入大模型快速發(fā)展期，目前與美國保持增長勢頭。目前，我國人工智能大型模型已經(jīng)發(fā)布79個。此前召開的中共中央政治局會議提出，要重視通用人工智能的發(fā)展，營造創(chuàng)新生態(tài)，注重風(fēng)險防范。人工智能推進(jìn)大型模特的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，是中國人工智能領(lǐng)域，加快高水平科技自立和自強(qiáng)適當(dāng)措施不僅推動中國產(chǎn)業(yè)升級，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措，也是提高國家競爭力，維護(hù)國家安全的關(guān)鍵措施。

打造良好的人工智能大規(guī)模模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)，需要著力解決目前中國人工智能大規(guī)模模型發(fā)展面臨的尖端計算技術(shù)失控、大規(guī)模高品質(zhì)數(shù)據(jù)集不足、算法可靠性和可解析性等核心問題。目前，由gpu、fpga、asic等加速芯片結(jié)構(gòu)不同的人工智能高端計算芯片技術(shù)正面臨“卡脖子”的危險。在高效低碳產(chǎn)能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施方面，跨省互聯(lián)，交流和動態(tài)調(diào)度機(jī)制尚未建立，規(guī)模化的高端產(chǎn)能供給能力亟待提高。高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給的不足也影響了大模型智商。這體現(xiàn)在價值高的公共數(shù)據(jù)開放程度不足，行業(yè)和企業(yè)的數(shù)據(jù)要素市場化流通不充分，用于大型模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模小等方面。另外，算法的解釋性不強(qiáng)也影響了大模型的工業(yè)應(yīng)用。具有千億參數(shù)的大型模型算法，開發(fā)難度高，訓(xùn)練難度高，決策過程和結(jié)果解釋性差，守法評價難，直接影響業(yè)界的大型模型開發(fā)進(jìn)度。

以此為基礎(chǔ)，人工智能大型模式搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點(diǎn)，必須加強(qiáng)原始創(chuàng)新的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施攻堅戰(zhàn)勝利大型模特，關(guān)鍵核心技術(shù)國產(chǎn)化“卡脖子”，要化解風(fēng)險同時進(jìn)行多項措施，推動人工智能大型模式的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

首先，推進(jìn)新型山力生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。實施高端電腦芯片研發(fā)重大專項支持計劃，鼓勵龍頭企業(yè)與高水平大學(xué)聯(lián)合“高校領(lǐng)導(dǎo)遴選”。設(shè)立新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，推動國產(chǎn)高級計算芯片突破。國家“東數(shù)西算”項目為背景，新型生產(chǎn)力推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的頂層設(shè)計，建立國家公共生產(chǎn)力開放創(chuàng)新平臺，山歷史生態(tài)鏈條，推動建立全國歷史資源的相互連接、協(xié)同共享及推進(jìn)優(yōu)化配置。

第二，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，推進(jìn)高價公共數(shù)據(jù)開放和多元化授權(quán)運(yùn)營，引導(dǎo)行業(yè)和企業(yè)大數(shù)據(jù)具備開放，融通，交易等條件，形成多形態(tài)，多領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。構(gòu)建細(xì)化數(shù)據(jù)集的眾包服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)體系，構(gòu)建高質(zhì)量中文語庫。建立敏感領(lǐng)域的數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管體系和技術(shù)服務(wù)體系。

第三，構(gòu)建穩(wěn)定可靠的算法和開源生態(tài)。建立大型模型算法和工具開源平臺，完善的穩(wěn)定性、可靠性和安全算法監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)體系。實施大型型號產(chǎn)品和服務(wù)的注冊，安全評估和潛在風(fēng)險預(yù)測研究機(jī)制。鼓勵平臺企業(yè)積極開展算法創(chuàng)新探索和應(yīng)用，賦予中小企業(yè)能源，降低成本，提高效率，創(chuàng)新商業(yè)模式，深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引領(lǐng)高端發(fā)展。

最后，要加強(qiáng)人工智能大型模型的戰(zhàn)略規(guī)劃和深度管理。制定人工智能大型模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，提供與大型模型技術(shù)研究開發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相應(yīng)的政策，資金，人才等支持。推動計算能力，算法，數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景等上下行產(chǎn)業(yè)的順暢聯(lián)動和協(xié)同聯(lián)動，實現(xiàn)大型模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素的多語言，多任務(wù)，多行業(yè)融合發(fā)展。加強(qiáng)人工智能大模型深度管理的國際合作，推進(jìn)技術(shù)先進(jìn)化，促進(jìn)大模型產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。