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鍛長補(bǔ)短 打造人工智能產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢

2023-10-24  來源: 學(xué)習(xí)時(shí)報(bào) 作者:

  安徽省合肥市人大常委會副主任,合肥高新區(qū)黨工委書記、管委會主任 宋道軍

  隨著國內(nèi)外大模型相繼發(fā)布,全球掀起了人工智能發(fā)展新浪潮,開啟了通用人工智能賦能千行百業(yè)的路徑,引領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。我國人工智能發(fā)展在產(chǎn)業(yè)規(guī)模、應(yīng)用場景等方面具有一定競爭優(yōu)勢,但算法、算力、數(shù)據(jù)和安全方面存在明顯短板。

  近年來,合肥充分發(fā)揮人才、科創(chuàng)和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展優(yōu)勢,堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、平臺支撐、開放共享、生態(tài)賦能,人工智能創(chuàng)新能力領(lǐng)先、產(chǎn)業(yè)聚鏈成群、綜合實(shí)力躋身全國前列。接下來,推進(jìn)人工智能安全發(fā)展,將以創(chuàng)新引領(lǐng)、鍛長補(bǔ)短為主線,全力打造國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的人工智能創(chuàng)新策源、要素供給、場景應(yīng)用和安全治理高地。

  打造創(chuàng)新策源高地,迸發(fā)產(chǎn)業(yè)動(dòng)能。我國人工智能領(lǐng)域核心技術(shù)創(chuàng)新較少,大模型研發(fā)所用的算法及相關(guān)核心技術(shù)絕大部分仍來自國外,國內(nèi)自研訓(xùn)練工具與國際主流相比仍存在一定差距,需在技術(shù)創(chuàng)新上取得新突破,打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展核心動(dòng)力和競爭力。一是不斷集聚和依托來自中國科大、國家實(shí)驗(yàn)室、綜合性國家科學(xué)中心等戰(zhàn)略科技力量的人工智能高能級創(chuàng)新平臺和高層次領(lǐng)軍人才團(tuán)隊(duì),聚焦基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵核心技術(shù)、核心支撐部件等領(lǐng)域,推動(dòng)核心算法、GPU芯片、云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)突破,構(gòu)建自主可控大模型技術(shù)體系。二是推動(dòng)類腦智能技術(shù)突破,研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、知識推理等創(chuàng)新計(jì)算模型和方法,構(gòu)建新的通用人工智能發(fā)展路徑。三是推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)研發(fā),突破量子比特操控、量子模擬加速、量子編譯等核心技術(shù),推動(dòng)量子計(jì)算商用進(jìn)程。

  打造要素供給高地,強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)支撐。我國智能算力基礎(chǔ)薄弱,GPU芯片面臨“卡脖子”難題,可用于人工智能計(jì)算的智能算力嚴(yán)重不足,分布分散且異構(gòu)嚴(yán)重,統(tǒng)一調(diào)度難度大,缺乏大規(guī)模公益性開放算力平臺;訓(xùn)練數(shù)據(jù)供給不足,中文語音、詞匯和語法多樣復(fù)雜,數(shù)據(jù)量雖大但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)注難度較高,需在算力和數(shù)據(jù)支撐上開展統(tǒng)籌建設(shè)和有效積累。一是支持相關(guān)龍頭企業(yè)聯(lián)合攻關(guān),構(gòu)建千P智能算力集群,實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)算力訓(xùn)練性能完全對標(biāo)國際領(lǐng)先企業(yè),突破大模型訓(xùn)練算力底座的“卡脖子”難題。二是推動(dòng)大規(guī)模高質(zhì)量多渠道數(shù)據(jù)資源獲取、無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗、人機(jī)協(xié)同的多模態(tài)眾包數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺研發(fā),構(gòu)建100TB以上超大規(guī)模多模態(tài)多語種數(shù)據(jù)資源,爭創(chuàng)國家級數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地。三是推動(dòng)國產(chǎn)GPU、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域企業(yè)集聚,構(gòu)建自主可控產(chǎn)業(yè)鏈體系。

  打造場景應(yīng)用高地,提升產(chǎn)業(yè)能級。龐大人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)和背后的巨大市場需求,是我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展得天獨(dú)厚的優(yōu)勢,需加速全時(shí)全域場景探索應(yīng)用。一是推動(dòng)“科研探索+”應(yīng)用示范,充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、實(shí)驗(yàn)預(yù)測、結(jié)果分析等方面的作用,支持域內(nèi)高校院所與人工智能企業(yè)聯(lián)合設(shè)立科研合作專項(xiàng),研發(fā)科學(xué)智能計(jì)算模型,充分挖掘分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)、模擬、預(yù)測和發(fā)現(xiàn)各種現(xiàn)象與科學(xué)規(guī)律,爭取在量子信息、可控核聚變、深空探測等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新突破。二是推動(dòng)“千行百業(yè)+”應(yīng)用示范,推動(dòng)國產(chǎn)大模型賦能地域聚力發(fā)展的產(chǎn)業(yè)地標(biāo),在相關(guān)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)開展大模型應(yīng)用示范,推出新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等行業(yè)大模型,并形成一批可復(fù)制推廣的細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用解決方案和標(biāo)桿型示范應(yīng)用案例。

  打造安全治理高地,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)環(huán)境。當(dāng)前,我國人工智能安全監(jiān)管面臨一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)保護(hù)方面,用戶信息泄露和濫用涉及的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全技術(shù)有待突破,數(shù)據(jù)保護(hù)相關(guān)法律制度不完善;算法安全方面,對算法偏見、算法設(shè)計(jì)公正性和普適性的監(jiān)管仍存在不足,需堅(jiān)持統(tǒng)籌發(fā)展和安全,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控。一是高水平、高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)“中國(合肥)安全谷”,爭取在AI大模型網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)安全、算法安全、云安全等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得重大突破,形成一批具有全國競爭力的網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全核心產(chǎn)品和解決方案,全面提升網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力。二是完善風(fēng)險(xiǎn)防控和處置機(jī)制,遵守人工智能發(fā)展有關(guān)法律法規(guī)、倫理規(guī)范和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),實(shí)行設(shè)計(jì)問責(zé)和應(yīng)用監(jiān)督并重的雙層監(jiān)管結(jié)構(gòu),防范和打擊數(shù)據(jù)濫用、侵犯用戶隱私等行為。

  總之,打造人工智能產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢,需在技術(shù)、要素、場景和安全等多方面充分整合調(diào)度資源,各方合力推進(jìn)。國家層面應(yīng)重點(diǎn)支持大模型領(lǐng)域重大研發(fā)攻關(guān)項(xiàng)目,適度超前布局綠色智能的多層次算力設(shè)施體系,加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)和完善數(shù)據(jù)交易機(jī)制,加快制定人工智能安全領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,鼓勵(lì)地方和企業(yè)積極探索創(chuàng)新通用人工智能場景應(yīng)用,推動(dòng)我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成新優(yōu)勢、取得新進(jìn)步。

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責(zé)任編輯:牛樂耕

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