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    推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用是提升國家競爭力的關(guān)鍵舉措

    來源:豐采網(wǎng)??作者:豐采網(wǎng) ??2023-06-14 閱讀:1214

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    推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)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,必須加強戰(zhàn)略規(guī)劃和深度治理,推進新型算力生態(tài)

    基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),打造穩(wěn)定可靠的算法開源生態(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年進入大模型快速發(fā)展期,目前與

    美國保持同步增長態(tài)勢。當(dāng)前,我國人工智能大模型已發(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發(fā)展,營造創(chuàng)新生態(tài),重視防

    范風(fēng)險。推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,是加快實現(xiàn)我國人工智能領(lǐng)域高水平科技自立自強的應(yīng)時之舉,也是推動我國產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、實現(xiàn)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。

    ??營造良好的人工智能大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài),應(yīng)著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(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集少、算法可靠性和可

    解釋性弱等核心問題。目前,由GPU、FPGA、ASIC等加速芯片異構(gòu)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(chǔ)設(shè)

    施方面,跨省域互聯(lián)互通與動態(tài)調(diào)配的機制尚未建立,規(guī)模化的高端算力供給能力亟待提升。同時,高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足影響了大模型“智商”。這體現(xiàn)在

    高價值公共數(shù)據(jù)開放程度不足、行業(yè)及企業(yè)數(shù)據(jù)要素市場化流通不夠充分、用于大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)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(yīng)用。擁有千億級參數(shù)的大模型算法,開發(fā)難度大、訓(xùn)練難度高、決策過程及結(jié)果的可解釋性差、合規(guī)評估難,直接對行業(yè)大模型開發(fā)的進程有所影響。

    ??基于此,要搶占人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點,必須加強源頭技術(shù)創(chuàng)新,打贏軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化攻堅戰(zhàn),化解大模型關(guān)鍵核心技術(shù)被“卡脖子”

    的風(fēng)險,多措并舉推動人工智能大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

    ??首先,推進新型算力生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。實施高端算力芯片研發(fā)重大專項扶持計劃,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(gòu),

    推動國產(chǎn)高端算力芯片實現(xiàn)突破。在國家“東數(shù)西算”工程背景下,推動新型算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的頂層設(shè)計,建設(shè)國家公共算力開放創(chuàng)新平臺,搭建算

    力生態(tài)鏈,推動全國算力資源互聯(lián)互通、協(xié)同共享與優(yōu)化配置。

    ??其次,構(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,推動高價值公共數(shù)據(jù)開放與多元化授權(quán)運營,引導(dǎo)行業(yè)、企業(yè)大數(shù)據(jù)有條

    件開放、融通并進場交易,形成多模態(tài)、多領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。打造數(shù)據(jù)集精細化標(biāo)注的眾包服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)體系,建設(shè)高質(zhì)量中文語料庫。

    構(gòu)建敏感領(lǐng)域數(shù)據(jù)隱私保護的監(jiān)管體系和技術(shù)服務(wù)體系。

    ??再次,打造穩(wěn)定可靠的算法開源生態(tài)。建立大模型算法及工具開源平臺,完善具有穩(wěn)定性、可靠性和安全性的算法監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)體系。實施行業(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(yù)測的審查機制。鼓勵平臺企業(yè)積極開展算法創(chuàng)新探索與應(yīng)用,賦能中小企業(yè)降本增效并創(chuàng)新商業(yè)模式,深

    化數(shù)字化轉(zhuǎn)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(zhàn)略規(guī)劃和深度治理。制定人工智能大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃,對大模型技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用給予相應(yīng)的政策、資金和人才等

    支持。推動算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景等上下游產(chǎn)業(yè)無縫銜接與協(xié)同聯(lián)動,實現(xiàn)大模型產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素跨語言、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,推動技術(shù)向善發(fā)展,促進大模型產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。(何喜軍 張惠娜)

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