《中國經濟周刊》記者 石青川 | 全國兩會報道今年的政府工作報告提出，要“深入推進數(shù)字經濟創(chuàng)新發(fā)展。制定支持數(shù)字經濟高質量發(fā)展政策,，積極推進數(shù)字產業(yè)化、產業(yè)數(shù)字化,，促進數(shù)字技術和實體經濟深度融合。深化大數(shù)據(jù),、人工智能等研發(fā)應用,，開展‘人工智能+’行動,，打造具有國際競爭力的數(shù)字產業(yè)集群,。”對此,，全國人大代表,、科大訊飛董事長劉慶峰倍感振奮。近兩年,，人工智能技術的快速進步在全球掀起熱潮,，尤其是ChatGPT、Sora等大模型創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),。在他看來,，以大模型為代表的人工智能技術,，或將改變當前以人力和時長為主要商業(yè)模式的產業(yè)形態(tài),，根本上重塑產業(yè)的全球競爭力?！皶r間緊,，任務重?！眲c峰向《中國經濟周刊》記者表示,，“我國若想在這個領域快速趕上，有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃,?！苯ㄗh制定國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃我國曾于2017年出臺過《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。劉慶峰表示,，在此規(guī)劃的指引下,，中國在認知智能領域已具備非常扎實的技術儲備和成建制的團隊，有望成為全球智能涌現(xiàn)的第二極,。但他同時表示,，當前時代背景下，發(fā)展規(guī)劃也到了需要升級的時刻,。當前,，通用人工智能是全球科技競爭的焦點，在這個技術領域內的“主戰(zhàn)場”就是在通用底座能力上持續(xù)進行對標,。劉慶峰透露,，目前OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先進水平，DALL-E3,、Whisper,、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺所延伸出來的特定領域的成功實踐。國產大模型離全球最高水平有多大距離？劉慶峰表示,，以訊飛星火大模型為例,，“其預計在6個月內可達到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年內被追平到相當?shù)乃健２贿^,，我國在通用大模型領域也有自己的優(yōu)勢,。劉慶峰透露，我國在語音大模型,、醫(yī)療大模型等領域也形成了國際領先的比較優(yōu)勢,。“我們有信心在通用大模型上不會出現(xiàn)代差級落后的差距,，在此基礎上結合行業(yè)場景和數(shù)據(jù)進行打磨,，有望實現(xiàn)典型行業(yè)領域的超越?！眲c峰說,，“但在追趕的同時，結合全新的技術發(fā)展,、競爭格局,、產業(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,?！眲c峰判斷，2024年全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭,，各國在基礎大模型,、行業(yè)應用、硬件,、產業(yè)鏈等各方面將開始全面較量,，中美在大模型深度應用和戰(zhàn)略需求上角逐，今年將是關鍵期,。為此,，他建議在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎上，制定出全局性的通用人工智能發(fā)展規(guī)劃,?！懊闇饰覈ㄓ萌斯ぶ悄馨l(fā)展中需要重點補上的短板進行設計,，圍繞自主可控算力生態(tài)構建、高質量數(shù)據(jù)開放共享,、科學的評測標準制定,、源頭技術前瞻研發(fā)、人才培養(yǎng),、法律制定和倫理人文等維度,，系統(tǒng)性制定國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃?！眲c峰表示,，“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,。”人工智能發(fā)展受制于算力與人才今年2月,，美國OpenAI公司發(fā)布的首個文本生成視頻模型Sora再次引起全球熱議,。“我們并沒有那么驚訝,。我覺得它是被很多不是太了解的人神化了,?！眲c峰認為,，Sora底層的認知還是GPT-4，因為有了GPT-4V的視頻模型,，它可以對海量的視頻做更生動更全面的標注,，有了GPT-4的底層能力，加上GPT-4未來用機器幫助人進行標注,，就使得海量視頻的學習具備了可能性,。但在破除技術差距焦慮的同時也讓科大訊飛意識到，未來以Sora為代表的多模態(tài)模型需要更大量的音視頻數(shù)據(jù)和更大規(guī)模算力的支撐,。據(jù)介紹,，目前國內大模型在小樣本快速訓練、多模態(tài)深度學習訓練,、超復雜深度理解等領域距離GPT-4的最好水平還有差距,，這幾塊也相應是技術上的難點；其次,，隨著大模型參數(shù)和訓練數(shù)據(jù)的不斷增長,，算力的考驗也愈發(fā)嚴峻。更具挑戰(zhàn)的是,，對于國內大模型來說,，AI芯片等軟硬件已成為當前“卡脖子”的底層基礎設施,，而國產智算芯片與軟件生態(tài)與國際一流水平也有一定差距。在劉慶峰看來,，對于未來大模型多模態(tài)與多語言,、海量數(shù)據(jù)的高質量處理、系統(tǒng)性創(chuàng)新,、軟硬一體國產化等技術發(fā)展方向,，國內通用大模型行業(yè)需要產業(yè)鏈條所有環(huán)節(jié)的能力提升?！懊鎸π袠I(yè)沖擊和勞動力市場變化,，需要建立更有前瞻性的應對機制?！?劉慶峰表示,，人工智能領域人才輸送與市場需求存在不對等，基礎算法和創(chuàng)新型領軍人才的培養(yǎng)需求進一步加大,，同時產業(yè)復合型創(chuàng)新人才也非常緊缺,。在本輪通用人工智能對千行百業(yè)的深度賦能和沖擊過程中，也要提前研究社會救助體系以及各領域相應的法律法規(guī),。此外,，劉慶峰建議，要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)教育和大學教學的提質增效,。同時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拔尖人工智能人才培養(yǎng),?？紤]到人工智能對社會勞動力結構的影響，劉慶峰還建議,，關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,、藝術創(chuàng)意等應用型人才的培養(yǎng)。責編：謝瑋