飛象網(wǎng)訊（馬秋月/文）在2024全國(guó)兩會(huì)期間，全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰建議，在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎(chǔ)上，瞄準(zhǔn)我國(guó)通用人工智能發(fā)展中需要重點(diǎn)補(bǔ)上的短板進(jìn)行設(shè)計(jì)，圍繞自主可控算力生態(tài)構(gòu)建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享、科學(xué)的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)制定、源頭技術(shù)前瞻研發(fā)、人才培養(yǎng)、法律制定和倫理人文等維度，系統(tǒng)性制定國(guó)家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》（簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》），由國(guó)家高位推動(dòng)規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺(tái)方面的差距，并在行業(yè)應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造上打造我國(guó)的比較優(yōu)勢(shì)。
為此，劉慶峰提出9點(diǎn)建議：
第一，建議發(fā)揮舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì)，加大并保持對(duì)通用大模型底座“主戰(zhàn)場(chǎng)”的持續(xù)投入。以專項(xiàng)的形式從算力、數(shù)據(jù)、算法上在未來5年內(nèi)持續(xù)支持我國(guó)通用大模型的研發(fā)攻關(guān)；支持有條件的地方政府，以專項(xiàng)債的形式支持通用和行業(yè)大模型研發(fā)以及應(yīng)用生態(tài)發(fā)展所需的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；制定相關(guān)政策，推動(dòng)工業(yè)和民生等領(lǐng)域的大模型應(yīng)用，從而讓“底座大模型+行業(yè)應(yīng)用”形成相互促進(jìn)的良好局面；鼓勵(lì)國(guó)資央企優(yōu)先應(yīng)用國(guó)產(chǎn)大模型，在關(guān)鍵敏感領(lǐng)域和核心戰(zhàn)略領(lǐng)域只能用自主可控的大模型；面向“一帶一路”設(shè)立專項(xiàng)，支持多語種大模型技術(shù)研發(fā)，以及在主要產(chǎn)業(yè)鏈合作國(guó)家、地區(qū)的落地應(yīng)用。
第二，建議加快形成圍繞國(guó)產(chǎn)大模型的自主可控產(chǎn)業(yè)生態(tài)。大模型是典型的平臺(tái)賦能性技術(shù)，要加快我國(guó)大模型開發(fā)者生態(tài)體系建設(shè)和運(yùn)營(yíng)，支持國(guó)產(chǎn)大模型向開發(fā)者開放，開展大模型評(píng)測(cè)體系和開源社區(qū)建設(shè)，降低研發(fā)和使用成本。支持工業(yè)大模型在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的賦能，支持軟件大模型對(duì)軟件行業(yè)的賦能，支持行業(yè)大模型對(duì)汽車、家電、服務(wù)機(jī)器人等行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以“人工智能+”推動(dòng)我國(guó)自主可控的大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)蓬勃發(fā)展。
第三，建議推動(dòng)國(guó)家級(jí)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)開放和共享。推動(dòng)國(guó)家層面高質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)立和資源共享，加大政府和市場(chǎng)協(xié)同，合理解決知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題，構(gòu)建包括國(guó)家公共數(shù)據(jù)資源、高質(zhì)量電子圖書、高質(zhì)量音視頻、多渠道行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)開源數(shù)據(jù)資源等多源多模態(tài)的國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)資源匯聚平臺(tái)，支持國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)、行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)等國(guó)家戰(zhàn)略科技力量以揭榜掛帥形式優(yōu)先、低成本使用。
第四，建議出臺(tái)更加客觀、公正、可信的評(píng)測(cè)方法，加快大模型在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。聯(lián)合國(guó)家級(jí)權(quán)威機(jī)構(gòu)和行業(yè)龍頭企業(yè)等組織，共同發(fā)布具有公信力的大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用指南，并定期組織系統(tǒng)全面的科學(xué)評(píng)測(cè)，指導(dǎo)各行業(yè)甄別和選型大模型，避免各家大模型刻意刷榜和各種不權(quán)威的商業(yè)評(píng)測(cè)擾亂正常市場(chǎng)秩序。在行業(yè)應(yīng)用方面，建議首批可以加快開發(fā)面向金融、工業(yè)、汽車、文旅、政務(wù)、教育、醫(yī)療等關(guān)鍵行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，加快打造標(biāo)桿示范，在成效驗(yàn)證后向全國(guó)規(guī)模化推廣。
第五，建議堅(jiān)持源頭核心技術(shù)系統(tǒng)性創(chuàng)新，在戰(zhàn)略性、前瞻性的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域做好布局。布局投入大模型的寬基礎(chǔ)研究，在大模型能力涌現(xiàn)機(jī)理、大模型可信訓(xùn)練推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、自主學(xué)習(xí)技術(shù)等方面形成突破。加快腦科學(xué)與類腦智能、量子計(jì)算等領(lǐng)域與人工智能關(guān)鍵研究的協(xié)同攻關(guān)，形成交叉學(xué)科的突破，助力我國(guó)通用人工智能彎道超車。推動(dòng)大模型與科學(xué)研究的深度結(jié)合，打造AI for Science的科研新范式，研究基于科學(xué)數(shù)據(jù)的AI建模和科學(xué)知識(shí)提取技術(shù)，助力科研人員更高效地進(jìn)行科學(xué)研究和探索。在生命科學(xué)、化學(xué)、制藥、物理、材料等多個(gè)科研領(lǐng)域，引入人工智能通識(shí)課，培養(yǎng)一批具備專業(yè)科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才，為可能涌現(xiàn)的交叉學(xué)科重大突破做儲(chǔ)備。
第六，建議加快推廣大模型賦能全學(xué)段，以全新機(jī)制加快探索我國(guó)人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)。加快運(yùn)用大模型的現(xiàn)有能力打造教師和學(xué)生的助手，賦能從中小學(xué)到職業(yè)教育和大學(xué)的教育教學(xué)提質(zhì)增效。設(shè)立國(guó)家人工智能學(xué)院，以“核心+基地”的組織形式和全新機(jī)制推動(dòng)我國(guó)面對(duì)中美競(jìng)爭(zhēng)的拔尖人工智能人才培養(yǎng)。加強(qiáng)人工智能一級(jí)學(xué)科建設(shè)，聯(lián)合頭部企業(yè)打造一批人工智能人才產(chǎn)教融合培養(yǎng)基地，打造優(yōu)秀人才專項(xiàng)遴選機(jī)制和通道等。
第七，建議研究通用人工智能時(shí)代人才能力素質(zhì)模型和培養(yǎng)方案，加快應(yīng)用型人才培養(yǎng)。針對(duì)未來可能被人工智能大量替代的行業(yè)和崗位，對(duì)勞動(dòng)力培養(yǎng)及再就業(yè)做專項(xiàng)研究，并且提前、主動(dòng)做好應(yīng)對(duì)。關(guān)注通用人工智能對(duì)社會(huì)各行業(yè)帶來的沖擊，加快建設(shè)新的人才能力素質(zhì)模型和課程培養(yǎng)體系，特別是加快以通用人工智能賦能軟件代碼、語言學(xué)習(xí)、藝術(shù)創(chuàng)意等領(lǐng)域應(yīng)用型人才的培養(yǎng)，助力我國(guó)軟件行業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
第八，建議加速通用人工智能技術(shù)相關(guān)的法律法規(guī)制定與審議。圍繞大模型的數(shù)據(jù)安全、隱私泄露、可靠性、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等幾大關(guān)鍵方面制定法律法規(guī)，提升通用人工智能技術(shù)可靠性與規(guī)范性。同時(shí)，完善向社會(huì)開放的大模型的準(zhǔn)入和運(yùn)行規(guī)則，明確責(zé)任分配與問責(zé)機(jī)制，并明確大模型知識(shí)產(chǎn)權(quán)與保護(hù)方式。
第九，建議設(shè)立軟課題進(jìn)行通用人工智能相關(guān)的倫理人文研究。堅(jiān)持科學(xué)、獨(dú)立原則，針對(duì)通用人工智能技術(shù)可能帶來的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、倫理挑戰(zhàn)和人類文明變化進(jìn)行開放式課題研究。
