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如何应对2024全球AI“系统性竞争”?全国人大代表刘庆峰如是说

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如何应对2024全球AI“系统性竞争”?全国人大代表刘庆峰如是说

公司周运寻 2024-03-06 15:29:58 56850 分享: 字体大小:Aa-Aa+

刘庆峰认为,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,尽快追赶

图为全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰。

标点财经研究员  周运寻

无论是ChatGPT的诞生还是Sora引发的全球关注,大模型呈现出来的智慧涌现能力,被认为不亚于PC和互联网的诞生,它将彻底改变产业形态和竞争格局。

在这个人类历史进程的关键时刻,中国如何应对?

今年全国“两会”,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来了一份沉甸甸的建议,他建议制定国家《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。

“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 ”,刘庆峰如是说。

制定国家《通用人工智能规划》应对全球AI“系统性竞争”

刘庆峰认为,在2017年出台的《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。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。

国产大模型离全球最高水平有多大距离?刘庆峰以我国首个基于全国产算力训练的全民开放大模型——讯飞星火大模型为例表示,“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。

刘庆峰建议,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。

加大并保持对通用大模型底座“主战场”持续投入

针对前述情况,刘庆峰提出9点具体建议,他认为,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,尽快追赶。   

今年是中国第一颗原子弹在中国西部罗布泊试验场爆炸成功60周年,举全国之力“集中力量办大事”,曾让国家突破科技封锁,由弱变强。在建议中,刘庆峰提到,要发挥举国体制优势,加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。如以专项的形式从算力、数据、算法上在未来5年内持续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。

刘庆峰提出,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。

“推动国家级高质量训练数据开放和共享”也被提到,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。

用全新机制推动拔尖人工智能人才培养

通用人工智能发展离不开源头核心技术创新和顶尖人才培养。

刘庆峰认为,要坚持源头核心技术系统性创新,在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。他建议,要加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域与人工智能关键研究的协同攻关,形成交叉学科的突破,助力我国通用人工智能弯道超车;推动大模型与科学研究的深度结合,打造AI for Science的科研新范式,并培养一批具备专业科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才,为可能涌现的交叉学科重大突破做储备。

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。

同时,要研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案,加快应用型人才培养。面对应对机制和法律法规滞后的问题,要加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。此外,刘庆峰还建议,要设立软课题进行通用人工智能相关的伦理人文研究。   


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