《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》記者 石青川 | 全國(guó)兩會(huì)報(bào)道
今年的政府工作報(bào)告提出，要“深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展。制定支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展政策，積極推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開(kāi)展‘人工智能+’行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。”
對(duì)此，全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰倍感振奮。
近兩年，人工智能技術(shù)的快速進(jìn)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(lái)，以大模型為代表的人工智能技術(shù)，或?qū)⒏淖儺?dāng)前以人力和時(shí)長(zhǎng)為主要商業(yè)模式的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，根本上重塑產(chǎn)業(yè)的全球競(jìng)爭(zhēng)力。
“時(shí)間緊，任務(wù)重。”劉慶峰向《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》記者表示，“我國(guó)若想在這個(gè)領(lǐng)域快速趕上，有必要根據(jù)新的形勢(shì)制定系統(tǒng)性規(guī)劃。”
建議制定國(guó)家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃
我國(guó)曾于2017年出臺(tái)過(guò)《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(guó)在認(rèn)知智能領(lǐng)域已具備非常扎實(shí)的技術(shù)儲(chǔ)備和成建制的團(tuán)隊(duì)，有望成為全球智能涌現(xiàn)的第二極。但他同時(shí)表示，當(dāng)前時(shí)代背景下，發(fā)展規(guī)劃也到了需要升級(jí)的時(shí)刻。
當(dāng)前，通用人工智能是全球科技競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，在這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的“主戰(zhàn)場(chǎng)”就是在通用底座能力上持續(xù)進(jìn)行對(duì)標(biāo)。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(jìn)水平，DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺(tái)所延伸出來(lái)的特定領(lǐng)域的成功實(shí)踐。
國(guó)產(chǎn)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(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)乃健?/p>
不過(guò)，我國(guó)在通用大模型領(lǐng)域也有自己的優(yōu)勢(shì)。劉慶峰透露，我國(guó)在語(yǔ)音大模型、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域也形成了國(guó)際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢(shì)。“我們有信心在通用大模型上不會(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。”劉慶峰說(shuō)，“但在追趕的同時(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。”
劉慶峰判斷，2024年全球人工智能的競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)一步升級(jí)為系統(tǒng)性競(jìng)爭(zhēng)，各國(guó)在基礎(chǔ)大模型、行業(yè)應(yīng)用、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等各方面將開(kāi)始全面較量，中美在大模型深度應(yīng)用和戰(zhàn)略需求上角逐，今年將是關(guān)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(chǔ)上，制定出全局性的通用人工智能發(fā)展規(guī)劃。
“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(kāi)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。”劉慶峰表示，“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)。”
人工智能發(fā)展受制于算力與人才
今年2月，美國(guó)OpenAI公司發(fā)布的首個(gè)文本生成視頻模型Sora再次引起全球熱議。
“我們并沒(méi)有那么驚訝。我覺(jué)得它是被很多不是太了解的人神化了。”劉慶峰認(rèn)為，Sora底層的認(rèn)知還是GPT-4，因?yàn)橛辛薌PT-4V的視頻模型，它可以對(duì)海量的視頻做更生動(dòng)更全面的標(biāo)注，有了GPT-4的底層能力，加上GPT-4未來(lái)用機(jī)器幫助人進(jìn)行標(biāo)注，就使得海量視頻的學(xué)習(xí)具備了可能性。
但在破除技術(shù)差距焦慮的同時(shí)也讓科大訊飛意識(shí)到，未來(lái)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(guó)內(nèi)大模型在小樣本快速訓(xùn)練、多模態(tài)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、超復(fù)雜深度理解等領(lǐng)域距離GPT-4的最好水平還有差距，這幾塊也相應(yīng)是技術(shù)上的難點(diǎn)；其次，隨著大模型參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，算力的考驗(yàn)也愈發(fā)嚴(yán)峻。更具挑戰(zhàn)的是，對(duì)于國(guó)內(nèi)大模型來(lái)說(shuō)，AI芯片等軟硬件已成為當(dāng)前“卡脖子”的底層基礎(chǔ)設(shè)施，而國(guó)產(chǎn)智算芯片與軟件生態(tài)與國(guó)際一流水平也有一定差距。
在劉慶峰看來(lái)，對(duì)于未來(lái)大模型多模態(tài)與多語(yǔ)言、海量數(shù)據(jù)的高質(zhì)量處理、系統(tǒng)性創(chuàng)新、軟硬一體國(guó)產(chǎn)化等技術(shù)發(fā)展方向，國(guó)內(nèi)通用大模型行業(yè)需要產(chǎn)業(yè)鏈條所有環(huán)節(jié)的能力提升。“面對(duì)行業(yè)沖擊和勞動(dòng)力市場(chǎng)變化，需要建立更有前瞻性的應(yīng)對(duì)機(jī)制。” 劉慶峰表示，人工智能領(lǐng)域人才輸送與市場(chǎng)需求存在不對(duì)等，基礎(chǔ)算法和創(chuàng)新型領(lǐng)軍人才的培養(yǎng)需求進(jìn)一步加大，同時(shí)產(chǎn)業(yè)復(fù)合型創(chuàng)新人才也非常緊缺。在本輪通用人工智能對(duì)千行百業(yè)的深度賦能和沖擊過(guò)程中，也要提前研究社會(huì)救助體系以及各領(lǐng)域相應(yīng)的法律法規(guī)。
此外，劉慶峰建議，要加快運(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)教學(xué)的提質(zhì)增效。同時(shí)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)拔尖人工智能人才培養(yǎng)。
考慮到人工智能對(duì)社會(huì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的影響，劉慶峰還建議，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)。
責(zé)編：謝瑋
