全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰

無論是ChatGPT的誕生還是Sora引發(fā)的全球關(guān)注，大模型呈現(xiàn)出來的智慧涌現(xiàn)能力，被認為不亞于PC和互聯(lián)網(wǎng)的誕生，將徹底改變產(chǎn)業(yè)形態(tài)和競爭格局。在這個人類歷史進程的關(guān)鍵時刻，中國如何應對？

在今年全國兩會上，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰帶來了9條建議，其中就包括了建議制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》，系統(tǒng)性加快推動我國通用人工智能發(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’，從國家層面聚焦資源加快追趕，同時系統(tǒng)性構(gòu)建通用人工智能生態(tài)和應用，打造綜合優(yōu)勢。”

對于國產(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，“其預計在6個月內(nèi)可達到GPT4/4V當前最好水平”，但隨著GPT-5的發(fā)布，這個差距可能會被拉到一年以上，如果從算力、數(shù)據(jù)、模型訓練等方面組織好資源全力追趕，這個差距也有望在1-2年內(nèi)被追平到相當?shù)乃?，同時我國也在語音大模型、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域形成了國際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢?！拔覀冇行判脑谕ㄓ么竽Ｐ偷鬃喜粫霈F(xiàn)代差級落后的差距，在此基礎(chǔ)上結(jié)合行業(yè)場景和數(shù)據(jù)進行打磨，有望實現(xiàn)典型行業(yè)領(lǐng)域的超越”，他認為，在追趕的同時，結(jié)合全新的技術(shù)發(fā)展、競爭格局、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會生活中的各種變化，非常有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃。

劉慶峰建議，在2017年出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎(chǔ)上，瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設計，系統(tǒng)性制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》，由國家高位推動規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距，并在行業(yè)應用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。

對此，劉慶峰提出9點建議：

第一，建議發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢，加大并保持對通用大模型底座“主戰(zhàn)場”的持續(xù)投入。

建議以專項的形式從算力、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，以專項債的形式支持通用和行業(yè)大模型研發(fā)以及應用生態(tài)發(fā)展所需的算力基礎(chǔ)設施建設；建議制訂相關(guān)政策，推動工業(yè)和民生等領(lǐng)域的大模型應用，從而讓“底座大模型+行業(yè)應用”形成相互促進的良好局面；建議鼓勵國資央企優(yōu)先應用國產(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”設立專項，支持多語種大模型技術(shù)研發(fā)，以及在主要產(chǎn)業(yè)鏈合作國家、地區(qū)的落地應用。

第二，建議加快形成圍繞國產(chǎn)大模型的自主可控產(chǎn)業(yè)生態(tài)。第三，建議推動國家級高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)開放和共享。

第四，建議出臺更加客觀、公正、可信的評測方法，加快大模型在行業(yè)領(lǐng)域的應用落地。聯(lián)合國家級權(quán)威機構(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測標準和應用指南，并定期組織系統(tǒng)全面的科學評測，指導各行業(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)評測擾亂正常市場秩序。

第五，建議堅持源頭核心技術(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段，以全新機制加快探索我國人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)。建議加快運用大模型的現(xiàn)有能力打造教師和學生的助手，賦能從中小學到職業(yè)教育和大學的教育教學提質(zhì)增效。設立國家人工智能學院，以“核心+基地”的組織形式和全新機制推動我國面對中美競爭的拔尖人工智能人才培養(yǎng)。加強人工智能一級學科建設，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)秀人才專項遴選機制和通道等。

第七，建議研究通用人工智能時代人才能力素質(zhì)模型和培養(yǎng)方案，加快應用型人才培養(yǎng)。針對未來可能被人工智能大量替代的行業(yè)和崗位，對勞動力培養(yǎng)及再就業(yè)做專項研究，并且提前、主動做好應對。關(guān)注通用人工智能對社會各行業(yè)帶來的沖擊，加快建設新的人才能力素質(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、語言學習、藝術(shù)創(chuàng)意等應用型人才的培養(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，完善向社會開放的大模型的準入和運行規(guī)則，明確責任分配與問責機制，并明確大模型知識產(chǎn)權(quán)與保護方式。

第九，建議設立軟課題進行通用人工智能相關(guān)的倫理人文研究。