全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰

無(wú)論是ChatGPT的誕生還是Sora引發(fā)的全球關(guān)注，大模型呈現(xiàn)出來(lái)的智慧涌現(xiàn)能力，被認(rèn)為不亞于PC和互聯(lián)網(wǎng)的誕生，將徹底改變產(chǎn)業(yè)形態(tài)和競(jìng)爭(zhēng)格局。在這個(gè)人類歷史進(jìn)程的關(guān)鍵時(shí)刻，中國(guó)如何應(yīng)對(duì)？

在今年全國(guó)兩會(huì)上，全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰帶來(lái)了9條建議，其中就包括了建議制定國(guó)家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》，系統(tǒng)性加快推動(dòng)我國(guó)通用人工智能發(fā)展，“我們要正視差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主戰(zhàn)場(chǎng)’，從國(guó)家層面聚焦資源加快追趕，同時(shí)系統(tǒng)性構(gòu)建通用人工智能生態(tài)和應(yīng)用，打造綜合優(yōu)勢(shì)?！?/p>

對(duì)于國(guó)產(chǎn)大模型離全球最高水平有多大距離，劉慶峰以訊飛星火大模型為例，“其預(yù)計(jì)在6個(gè)月內(nèi)可達(dá)到GPT4/4V當(dāng)前最好水平”，但隨著GPT-5的發(fā)布，這個(gè)差距可能會(huì)被拉到一年以上，如果從算力、數(shù)據(jù)、模型訓(xùn)練等方面組織好資源全力追趕，這個(gè)差距也有望在1-2年內(nèi)被追平到相當(dāng)?shù)乃剑瑫r(shí)我國(guó)也在語(yǔ)音大模型、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域形成了國(guó)際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢(shì)?！拔覀冇行判脑谕ㄓ么竽Ｐ偷鬃喜粫?huì)出現(xiàn)代差級(jí)落后的差距，在此基礎(chǔ)上結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)進(jìn)行打磨，有望實(shí)現(xiàn)典型行業(yè)領(lǐng)域的超越”，他認(rèn)為，在追趕的同時(shí)，結(jié)合全新的技術(shù)發(fā)展、競(jìng)爭(zhēng)格局、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會(huì)生活中的各種變化，非常有必要根據(jù)新的形勢(shì)制定系統(tǒng)性規(guī)劃。

劉慶峰建議，在2017年出臺(tái)的《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)，系統(tǒng)性制定國(guó)家《通用人工智能發(fā)展規(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)。

對(duì)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。

建議以專項(xiàng)的形式從算力、數(shù)據(jù)、算法上在未來(lái)5年內(nèi)持續(xù)支持我國(guó)通用大模型的研發(fā)攻關(guān)；建議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)；建議制訂相關(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；建議鼓勵(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；建議面向“一帶一路”設(shè)立專項(xiàng)，支持多語(yǔ)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)。第三，建議推動(dòng)國(guó)家級(jí)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)開(kāi)放和共享。

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。

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。

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)。建議加快運(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(lái)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(lái)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，特別是加快用通用人工智能賦能軟件代碼、語(yǔ)言學(xué)習(xí)、藝術(shù)創(chuàng)意等應(yīng)用型人才的培養(yǎng)。

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。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(kāi)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(wèn)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。