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除了推出大模型，AI发展还应做什么( 二 )

AI


科技部高新技术司副司长、一级巡视员梅建平说，按照规划，这些年，科技部和各有关部门一直以来大力推动人工智能基础理论、关键技术和示范应用创新 。
比如，在基础技术方面，特别是涉及基础设施建设方面，科技部从数字、数据到计算、连接等方面，都做了课题研发的系统布局，取得了一系列成果 。最近，科技部还在积极推动算力网的建设，希望通过新技术的研发和应用来打造超算、智算的算力底座，为数字中国建设提供强有力的支撑 。
曾大军认为，目前，我国人工智能的创新水平已经迈入世界第一梯队，整体的发展态势良好，但也存在着不少挑战 。主要是顶天突破比较少，原创性、颠覆性的核心算法与美国等发达国家相比差距比较大；立地的能力偏弱，重大的、系统性的集成创新能力不足，存在着低水平重复建设的问题 。
针对AI大模型，他建议，一方面我国需要加速大模型技术的落地应用，“我国在大模型技术方面已经有了很好的能力储备和应用，最近类ChatGPT技术的门槛也已经大大降低了”；另一方面，建议集中优势力量突破通用底座大模型，“需要围绕通用大模型构建新型的有组织科研力量，坚定不移持续攻关，并积极寻求多种渠道的资源投入” 。
他还说，GPT-4已经呈现了一些通用人工智能能力的雏形，但这条技术路径功耗非常高，这是发展数字经济无法承受的 。曾大军认为，我国在人工智能与脑科学融合交叉方向有很好的研究基础，后续需要进一步将大模型和脑科学交叉融合，发展符合伦理和可持续性的低碳AI 。
无论走哪条路径，重点是得“攻克关键核心技术和基础理论” 。曹淑敏说，只有整个链条的关键核心技术突破，才能真正实现人工智能的全面发展，当中涉及大量的算法问题、模型问题、智能算力有关产业等，“这些都需要我们深耕” 。
尤其是芯片产业，这直接关系到人工智能算力的发展突破 。
让技术向善
【除了推出大模型，AI发展还应做什么】在同一个场合，瑞芯微电子科技公司董事长励民感慨，要考虑符合中国现实芯片产业发展的人工智能训练和推理方式 。
今年，励民参加了在多国举办的7个大型展会，几乎所有客户都认为，未来3年，所有的IT业会被人工智能和AIoT(人工智能物联网)席卷，“因为3年后ChatGPT 7.0会是什么样子，大家想象不出来” 。
趋势已现，站在人工智能的拐点，我们的应对是必须跟上算力需求，归根结底还得靠底层技术 。
励民说，要思考新的工业人工智能模型，不能照抄ChatGPT，国内3年内人工智能模型要与国内3年内的芯片发展相适应 。相关产业发展也要“赛马而不是相马，不能靠PPT做产业” 。
曹淑敏还提到了发展的安全问题 。此前，OpenAI的数据泄露引发了隐私争议，后来，包括马斯克、辛顿等上千名科技领袖都签署了一封公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月，他们都关心人工智能发展所带来的各种风险 。
“如何统筹好发展和安全，这也是我们面临的一个重大问题 。”曹淑敏说，每一项新技术都是双刃剑，带来巨大发展机遇的同时，也带来很多挑战，特别是当新的技术能力非常强大时，带来的风险也非常严重 。
4月11日，国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，倡议建立有庞大算力规模、专业垂直的监管体系，达成代码公约等，为人工智能确定伦理规范 。
曹淑敏说，我们要积极应对人工智能带来的可能的公共安全、隐私侵权、数字鸿沟、伦理示范等方面的挑战，如何让技术向善、造福人类，如何推动人工智能发展更加公平、更可持续、更为安全，让技术更好地惠及人民，让技术更好地推动经济社会健康、持续发展，“这是我们所有主体都面临的一个重大责任” 。
中青报·中青网采访人员 张均斌 来源：中国青年报




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