
今年兩會,人工智能成為了最熱門的話題之一。3月5日,李強總理在2024《政府工作報告》中首次提出了“人工智能+”概念。來自社會各界的政協委員、人大代表也紛紛圍繞“人工智能”建言獻策,從數據、算力,到芯片、技術,再到法律、安全,以及人才培養、創新應用,各種聲音萬物競發。
毫無疑問,2024年將是我國人工智能發展的關鍵年。關于AI發展,今年兩會有哪些提案值得關注?以下就是我們對于今年兩部分與會AI相關提案的總結。
數據
數據、算力和算法,被稱為人工智能的三駕馬車,在任何一項瘸腿都會導致AI發展舉步維艱。
數據方面,知乎創始人周源提出,我國大模型發展面臨最顯著的問題之一,是高質量中文語料數據短缺。
數據顯示,截至2023年底,中國10億參數規模的大模型廠商及院校超過200家,存量數據資源豐富,但優質中文數據稀缺,很多大模型訓練,非常依賴外文標注數據集、開源數據集,或者爬取網絡數據,在一定程度上限制了大模型的發展。
周源將中文語料數據比作“水庫”,在他看來,“目前大模型最大的語料庫來自于UGC(用戶生成內容)生態,即來自每個人的知識、經驗、見解的上傳。”
相比如何“打水”(數據爬取),更重要的是先擴充“水庫”容量,再通過“數據清洗”,構建高質量中文語料庫。
關于水庫擴容,周源認為要建立數據合規的監管機制和評估辦法,避免一些類似謠言、假新聞、垃圾信息等數據濫竽充數;同時加強數據安全和知識產權的保護措施,保護內容創作者和提供者,讓水庫一直有源頭活水。
如何加快高質量中文數據集的開發和利用,周源提出了三個建議:一是要規范數據標注標準。建設標準化、規范化的數據標注方法,加快數據要素的共享、流通與交易。二是要加快探索數據要素交易模式。由政府引導或相關行業組織牽頭,構建有利于數據交易模式創新與合規的新秩序,推動數據交易行業有序發展和健康成長。三是加大政府主導的公共數據資源開放共享。
此外,中國鐵塔黨委書記、董事長張志勇,科大訊飛董事長劉慶峰也提到了數據的開放與共享。
劉慶峰建議,推動國家級高質量訓練數據的開放和共享,支持國家實驗室、國家人工智能開放創新平臺等優先、低成本使用。
張志勇則從行業的角度出發,建議制定統一標準的數據架構,鼓勵建設高水平行業數據集,加強行業數據流通交易;同時引導行業龍頭企業開放非敏感數據。
周源認為,只有加強保護原創作者的權益加上適度的監管,才能促進優質中文語料的產生,這與他知乎老板的身份非常契合,而幾位大佬都認為應該動用新型舉國體制,建立標準化的數據標注、交易、共享機制。
算力
算力方面,中興通訊高級副總裁苗偉提出,要聚焦算力基礎設施建設。
要進一步加強全國算力的統一調度和統籌規劃,以及運載力和存儲力建設,以滿足算力調度過程中實際的市場需求;
政策方面,要加強構建開放的算力生態,鼓勵國內外企業、研究機構、開發者之間的深度合作與交流,形成開放合作新格局,并增加對算力建設和應用的政策扶持。
此外,算力實現的核心,是CPU、GPU等各種計算芯片。
推動國產AI芯片的發展,麒麟軟件董事長諶志華建議,通過基礎軟件先行的方式,比如推動國產操作系統的研發,來深入挖掘國產AI芯片算力的潛力。
一方面,可以發揮舉國體制優勢,通過戰略引導,加快實現國產操作系統的技術突破;另一方面,通過產品收斂降低軟硬件及應用場景開發適配難度,加速實現生態突破。
京東技術委員會主席曹鵬也發現,國產替代往往是靜態的,缺少前瞻性的規劃,還存在與產業脫節的狀況,只有軟硬協同才能最大化發揮智算底座的作用。
而關于國產CPU技術路線發展,飛騰信息副總經理郭御風認為,國產CPU技術收斂肯定是長期方向,最終肯定會聚焦,因為不同技術路線將造成很多重復投入或力量分散。另外,芯片作為信息產業鏈的底端,只有不斷豐富國產芯片的生態體系,才能展現出技術優勢。
應用
構建生態體系,終端AI應用不可或缺。
在360創始人周鴻祎看來,2024年是大模型應用場景元年,中國可以走出一條具有中國特色的大模型發展之路,通過“小切口,大縱深”,推動大模型垂直化、產業化落地。
具體來說,有三個關鍵方向:一是像OpenAI一樣,有能力的互聯網公司發展萬億規模的通用大模型,聚集更多人才為國效力;二是發展企業級大模型,使大模型走向垂直化、產業化、行業化,賦能百行千業;三是加速場景落地。像“互聯網+”一樣,所有領域都值得用AI重塑一遍,尤其是面向消費者的大模型,完全可以發揮中國的人口紅利優勢和應用開發用戶體驗的優勢。
而對企業來說,首先要建立AI信仰,堅信人工智能正朝著AGI快速前進,其次還需要拿出決心,All in AI。
前段時間震驚行業的Sora,周鴻祎也分享了他的個人思考。他認為,Sora不僅是一個應用工具,它背后代表的,實際上是多模態的感知能力到認知能力的提升。
換句話說,Sora相當于給人工智能加上了一雙慧眼,使其像人一樣理解這個世界背后的很多規律。以此為基礎,Sora至少能在三個領域延伸發展:一是智能駕駛,Sora的認知能力使自動駕駛可能在2024年獲得突破;二是具身智能,通用機器人借助Sora有了自己的眼睛,能通過觀察世界,更了解如何跟世界去交互,從而對人形機器人產業帶來巨大的推動;三個在科學研究方面,Sora在科學物理實驗、化學實驗、數學可視化方面會成為一個有力的工具。
關于AI的應用,周鴻祎認為,不要對AI進行狹窄化的理解,把AI僅僅當成聊天機器人或者視頻圖片生成工具。
周鴻祎認為,AI是一種與我們習慣的截然不同的理解問題的方式,它一定會賦能千行百業,所以,對它的態度要ALL IN AI,不要去想你所在行業會不會被AI改變,要想它會怎么改變。
從分工上來說,他認為應該是大型互聯網公司做大模型,別的企業做應用落地。
安全
AGI的技術突破,使安全的邊界被重新定義。
今年政府工作報告中,提到了26次“安全”,人工智能的安全問題,也成為今年兩會的關鍵議題。
在政策端,知乎周源建議,從監管層面采取嚴懲與鼓勵并行的方式,加強數據安全和知識產權的保護措施。
金杜律師事務所高級合伙人張毅也提到,“算法技術全面步入應用階段,但同時也引發了諸如算法歧視、算法黑箱、信息繭房、算法霸權等法律甚至倫理的一系列問題”。
他建議,盡快推進《人工智能法》的出臺,彌補監管體系空白,同時,將人工智能和算法技術按風險等級進行劃分并采取不同監管措施,并設置事前、事中和事后全生命周期監管措施義務。
南昌大學數學與計算機學院教授閔衛東也認為,構建安全可信的人工智能治理框架,相關部門既要緊跟技術步伐,更新監管政策,也要引領行業標準的制定,例如明確人工智能及其算法在使用和應用方面的限制和義務,加強用戶隱私保護。
在技術端,閔衛東進一步建議,產學界應當加強相關研究,早日讓處于“黑箱”的人工智能研究向“灰箱”進步,從而實現人工智能系統更加可知、可控。
在企業端,周鴻祎認為,“數字經濟的底座是數字安全,頂峰是人工智能”,他建議國家要重視通用大模型安全問題,給予兼具“安全和AI”能力的企業專項扶持政策;鼓勵政府、央國企與相關企業在大模型安全領域展開合作。
看起來,對于如何去監管AI確保安全這個問題,大佬們似乎沒有特別統一的意見,總之是要加強研究,不斷明確AI的邊界,才能讓人工智能沿著正確的方向前進。
人才
未來人工智能發展的千頭萬緒,歸根結底,在于專業人才的培養。
小米董事長雷軍坦言,我國生成式人工智能人才儲備不足。他建議,將人工智能素養教育納入九年義務教育內容,設置人工智能通識課程,并將相關內容納入中小學社會實踐活動。
對高校來說,一方面要加大高校人工智能學科建設的投入,通過加強與世界一流科研機構的合作交流、引進優秀師資力量、吸引企業高級人才和行業專家進入高校授課等方式,擴大教學力量。
另一方面,要將人工智能通識課程拓展到像工科、醫學、金融、文史、藝術等專業,培養更多跨領域人才。
與此同時,鼓勵企業與高校開展合作,人工智能大企業向高校學生開放實習實踐機會,提升其理論與實踐融合的能力,而系統性的人才培養體系,也可以滿足企業對人工智能人才的需求。
在人才培養方面,科大訊飛董事長劉慶峰建議,加快運用大模型的現有能力,打造教師和學生的助手,賦能從中小學到職業教育和大學的教育教學提質增效。
上海應用技術大學校長汪小帆也建議,推進AIGC技術賦能高等教育,同時鼓勵年輕人投身人工智能。
以Sora背后的研發團隊為例,汪小帆認為,“青年科技人才是實現高水平科技自立自強的生力軍,技術越發展,這個趨勢越明顯”。
“要充分相信年輕人,對他們的想象力給予充分保護,營造良好環境,切忌急功近利。”
中國鐵塔董事長張志勇還強調,有條件的地區可以試點“人才特區”等政策,打造企業、人才集聚的人工智能創新高地。
其他
今年兩會期間,科技圈還有一些人工智能的衍生提案值得關注。
1. 人形機器人
工信部在2023年10月印發的《人形機器人創新發展指導意見》提到,人形機器人集成人工智能、高端制造、新材料等先進技術,有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性產品。
蕪湖機器人公司董事長許禮進提出,我國人形機器人產業在場景創新和應用推廣方面,還存在一些亟需解決的問題。
一是共性關鍵技術有待提升,例如四肢不夠強健,雙足行走和雙臂作業爆發能力有待提高。
二是高成本限制了商業化的應用推廣,進一步導致市場不明確,難以形成商業閉環。
在他看來,解決人形機器人面臨的問題,需要凝聚國家戰略力量,突破產業共性技術;同時整合產業鏈供給側優勢,強化協同供給能力;最后還要強化政策導向,鼓勵企業將未定型的創新產品與應用方建立合作,首試首用,并申辦機器人創新大賽,推進人形機器人的普及。
2. 智能駕駛
有關智能駕駛的安全性,雷軍建議,從“規范輔助駕駛功能”“規范自主待客泊車功能”“規范車端數據使用”三個方面,全面規范智能駕駛產品的安全應用。
小鵬董事長何小鵬則建議,探索限定場景無人駕駛法規,如開展夜間低速無人駕駛+補能試點應用,實現從“人找樁”到“車找樁”,將用電負荷從日間高峰期規模化遷移至夜間低谷期,并將充電從主動行為轉變為自動化漫游式服務。
此外,針對飛行汽車與低空經濟,何小鵬也提出,飛行汽車作為先進智能的交通工具,正成為中美日歐等國家爭相涌入的熱點科創領域,但作為一個全新物種,與飛行汽車對應的產品法規及認證效率,無法滿足當前迫切的市場需求。
對此,他提出了三點建議:一是加快開展飛行汽車在產品管理、產品認證、標準體系設計(如適航審定)等方面的前瞻性頂層設計與規劃,并推動中國標準國際化進程。二是建設完善的飛行汽車運行體系,從駕駛員資質、空域、運行管理等多方面支持產品規模化應用。最后,何小鵬認為,飛行汽車產業的高速發展,應該參考新能源汽車產業的發展經驗,從產業政策、財政投入、資源配套、商業化支持方面,支持飛行汽車的推廣應用。
結語
從政策端來看,發展AI可以算是國策了,從產業端來看,AI是幾乎所有科技大佬投入的焦點。
今年兩會關于人工智能的話題,主要集中在大模型、數據、算力、創新應用、人才培養等方面,人工智能的發展,既需要政策端的規范和引導,也需要產業端的合作與落地,更需要技術端的研發和投入。
AI的發展勢不可擋,只有從上到下的產學研聯動,才能推動“人工智能+”落地,形成新質生產力。
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