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構筑“人工智能+”新增長極

來源:經濟日報2024-05-13作者:王曉冬

當前,以“人工智能+”行動打造具有國際競爭力的數字產業集群,正在各地火熱推進。這是加快發展新質生產力、搶抓產業發展新賽道、提升國際競爭力的重要舉措,對推動經濟社會高質量發展具有重要意義。

推動人工智能應用落地,涉及技術創新、應用創新、生態創新和治理創新等諸多方面,需要形成政策組合拳,充分釋放“人工智能+”在千行百業中的創新價值。

在發展模式上構建研用互促、供需迭代的創新機制。以ChatGPT為代表的生成式人工智能正在推動新一輪科技革命和產業變革,Sora、Gemini、文心一言等各種大模型的智能問答、文生圖片、文生視頻以及物理世界模擬等功能日益成熟,遙遙領先于現實應用需求,亟待加強創新成果的產業化應用。縱觀人工智能的發展歷程,一直呈現技術突破熱潮之后由于應用落地滯后而快速歸于沉寂的波浪式發展態勢。開展“人工智能+”行動,是要更好地銜接技術創新、應用創新和成果轉化的各個環節,形成供需迭代的良性循環。通過“人工智能+”以研創用,加強前沿創新領域研發力度,充分發揮顛覆性技術的階躍效應,加快培育新模式新業態,拉動傳統產業在數智轉型上形成質的飛躍。通過“人工智能+”以用促研,充分發揮我國超大規模應用場景優勢,加速技術創新成果的產業化落地,更好助力新質生產力發展。

在發展方向上形成通專結合、互為支撐的創新局面。眼下,人工智能創新形成了通用大模型和垂直大模型兩條賽道。其中,通用大模型具有突破力度大、帶動作用強、應用范圍廣的顯著優勢,同時也有技術門檻高、訓練成本高、應用落地慢的不足。而垂直大模型聚焦具體的行業應用場景,具有精準度高、專業性強、訓練成本低、應用落地快的比較優勢。推動“人工智能+”行動,要充分發揮兩種技術路線的比較優勢,形成通專結合的技術創新組合,引導創新資源在兩條賽道上均衡布局。聚焦技術創新前沿,努力推進通用人工智能的創新突破,避免被傳統應用場景和商業利益束縛創新空間。還要在通用大模型基礎上,結合具體行業領域的應用需求,加快垂直大模型在醫療、教育、交通等領域的應用落地,形成“沿途下蛋”的創新成果轉化機制,形成通用大模型支撐垂直大模型發展、垂直大模型促進通用大模型落地的“1+N”創新局面,提高“人工智能+”行動的綜合效益。

在發展動力上營造龍頭帶動、共創共贏的創新生態。人工智能創新是技術密集、人才密集、資本密集、數據密集的創新活動,對算力、算法、數據的門檻要求都很高。在人工智能技術快速演進、國際競爭日益激烈的背景下,要充分發揮新型舉國體制的優勢,推動人工智能創新要素向創新龍頭和獨角獸企業適度集聚,集中優勢資源,著力實現智算芯片創新突破,加快國產人工智能通用框架、并行加速、AI編譯器等基礎軟件自主研發,提高創新銳度。也應注重創新生態培育,探索人工智能開源創新模式,推動人工智能算力資源的調度配置,促進高質量語料庫和數據集的共建共享,加快大模型與人形機器人的融合創新,形成產業上下共創共享的創新生態體系,全方位提高我國“人工智能+”的創新集成度,在全球人工智能競爭中走在前列。

在發展環境上優化包容審慎、協同共治的治理體系。在賦能千行百業數智轉型的同時,人工智能的快速發展和廣泛應用也帶來了道德倫理、算法正義、個人隱私、知識產權等一系列新的治理挑戰,成為全球治理的重要議題。推進“人工智能+”行動,要更好統籌發展和安全,加快構建兼顧道德倫理、創新趨勢等方面的人工智能治理體系,加快人工智能相關立法研究,清晰劃定人工智能創新發展的底線,科學處理好人與機器、技術與道德、創新與保護、競爭與合作的關系。創新人工智能治理工具和手段,形成以“AI治理AI”的新手段。加強人工智能治理的國際合作,推動形成全球人工智能治理共識和創新合作。

(作者系國家信息中心公共技術部正高級工程師)


責任編輯:王振華

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