今年两会,人工智能不出意外地,成为了最热门的话题之一。
3月5日,李强总理在2024《政府工作报告》中,首次提出了“人工智能+”概念。
来自社会各界的政协委员、人大代表也纷纷围绕“人工智能”建言献策,从数据、算力,到芯片、技术,再到法律、安全,以及人才培养、创新应用,各种声音万物竞发。
毫无疑问,2024年将是我国人工智能发展的关键年。
关于AI发展,今年两会有哪些提案值得关注?
以下就是我们对于今年两会AI相关提案的总结,为避免大佬的申论学得太好大家读起来有困难,我在每段后面简单中译中翻译了一下。
01:数据
数据、算力和算法,被称为人工智能的三驾马车,在任何一项瘸腿都会导致AI发展举步维艰。
数据方面,知乎创始人周源提出,我国大模型发展面临最显著的问题之一,是高质量中文语料数据短缺。
数据显示,截至2023年底,中国10亿参数规模的大模型厂商及院校超过200家,存量数据资源丰富,但优质中文数据稀缺,很多大模型训练,非常依赖外文标注数据集、开源数据集,或者爬取网络数据,在一定程度上限制了大模型的发展。
周源将中文语料数据比作“水库”,在他看来,“目前大模型最大的语料库来自于UGC(用户生成内容)生态,即来自每个人的知识、经验、见解的上传。”
相比如何“打水”(数据爬取),更重要的是先扩充“水库”容量,再通过“数据清洗”,构建高质量中文语料库。
关于水库扩容,周源认为要建立数据合规的监管机制和评估办法,避免一些类似谣言、假新闻、垃圾信息等数据滥竽充数;
同时加强数据安全和知识产权的保护措施,保护内容创作者和提供者,让水库一直有源头活水。
如何加快高质量中文数据集的开发和利用,周源提出了三个建议:
一、要规范数据标注标准。
建设标准化、规范化的数据标注方法,加快数据要素的共享、流通与交易。
二、要加快探索数据要素交易模式。
由政府引导或相关行业组织牵头,构建有利于数据交易模式创新与合规的新秩序,推动数据交易行业有序发展和健康成长。
三、加大政府主导的公共数据资源开放共享。
此外,中国铁塔党委书记、董事长张志勇,科大讯飞董事长刘庆峰也提到了数据的开放与共享。
刘庆峰建议,推动国家级高质量训练数据的开放和共享,支持国家实验室、国家人工智能开放创新平台等优先、低成本使用。
张志勇则从行业的角度出发,建议制定统一标准的数据架构,鼓励建设高水平行业数据集,加强行业数据流通交易;同时引导行业龙头企业开放非敏感数据。
说白了,从训练聪明的AI大模型角度来说,中文互联网的语料质量相对于英文互联网实在是太低了,我们可以说两边吹水娱乐打屁擦边内容其实差不太多,但是英文互联网上的爱好者论坛、专业论坛和开源代码平台,这些优质内容富矿,中文互联网上找不到对应的东西。
周源认为只有加强保护原创作者的权益加上适度的监管,才能促进优质中文语料的产生,这与他知乎老板的身份非常契合,而几位大佬都认为应该动用新型举国体制,建立标准化的数据标注、交易、共享机制。
02:算力
算力方面,中兴通讯高级副总裁苗伟提出,要聚焦算力基础设施建设。
首先是进一步加强全国算力的统一调度和统筹规划,以及运载力和存储力建设,以满足算力调度过程中实际的市场需求;
政策方面,要加强构建开放的算力生态,鼓励国内外企业、研究机构、开发者之间的深度合作与交流,形成开放合作新格局,并增加对算力建设和应用的政策扶持。
此外,算力实现的核心,是CPU、GPU等各种计算芯片。
推动国产AI芯片的发展,麒麟软件董事长谌志华建议,通过基础软件先行的方式,比如推动国产操作系统的研发,来深入挖掘国产AI芯片算力的潜力。
一方面,可以发挥举国体制优势,通过战略引导,加快实现国产操作系统的技术突破;另一方面,通过产品收敛降低软硬件及应用场景开发适配难度,加速实现生态突破。
京东技术委员会主席曹鹏也发现,国产替代往往是静态的,缺少前瞻性的规划,还存在与产业脱节的状况,只有软硬协同才能最大化发挥智算底座的作用。
而关于国产CPU技术路线发展,飞腾信息副总经理郭御风认为,国产CPU技术收敛肯定是长期方向,最终肯定会聚焦,因为不同技术路线将造成很多重复投入或力量分散。另外,芯片作为信息产业链的底端,只有不断丰富国产芯片的生态体系,才能展现出技术优势。
总的来说,AI芯片的发展,各位大佬有三点共识:
1)要在芯片设计、制造、基础软件等核心领域继续砸钱,更多、更多的钱;
2)砸钱要集中,生态要共建,英伟达的AI生态之所以强大离不开CUDA架构下众多开发者的贡献,别到时候中国搞出100个不同的架构,那就一个都搞不起来了;
3)软硬件协同,砸钱搞出来的东西一定要跟产业接上(别搁那骗经费)。
03:应用
构建生态体系,终端AI应用不可或缺。
在360创始人周鸿祎看来,2024年是大模型应用场景元年,中国可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路,通过“小切口,大纵深”,推动大模型垂直化、产业化落地。
具体来说,有三个关键方向:
一、像OpenAI一样,有能力的互联网公司发展万亿规模的通用大模型,聚集更多人才为国效力;
二、发展企业级大模型,使大模型走向垂直化、产业化、行业化,赋能百行千业。
三、加速场景落地。像“互联网+”一样,所有领域都值得用AI重塑一遍,尤其是面向消费者的大模型,完全可以发挥中国的人口红利优势和应用开发用户体验的优势。
而对企业来说,首先要建立AI信仰,坚信人工智能正朝着AGI快速前进,其次还需要拿出决心,All in AI。
前段时间震惊行业的Sora,周鸿祎也分享了他的个人思考。
他认为,Sora不仅是一个应用工具,它背后代表的,实际上是多模态的感知能力到认知能力的提升。
换句话说,Sora相当于给人工智能加上了一双慧眼,使其像人一样理解这个世界背后的很多规律。以此为基础,Sora至少能在三个领域延伸发展:
第一是智能驾驶,Sora的认知能力使自动驾驶可能在2024年获得突破;
第二是具身智能,通用机器人借助Sora有了自己的眼睛,能通过观察世界,更了解如何跟世界去交互,从而对人形机器人产业带来巨大的推动;
第三个在科学研究方面,Sora在科学物理实验、化学实验、数学可视化方面会成为一个有力的工具。
关于AI的应用,红衣教主首先认为不要对AI进行狭窄化的理解,把AI仅仅当成聊天机器人或者视频图片生成工具。
它是一种与我们习惯的截然不同的理解问题的方式,因此它一定会赋能千行百业,所以态度上要ALL IN AI,不要去想你所在行业会不会被AI改变,要想它会怎么改变。
分工上来说,他认为应该是大型互联网公司做大模型,别的企业做应用落地。
04:安全
AGI的技术突破,使安全的边界被重新定义。
今年政府工作报告中,提到了26次“安全”,人工智能的安全问题,也成为今年两会的关键议题。
在政策端,知乎周源建议,从监管层面采取严惩与鼓励并行的方式,加强数据安全和知识产权的保护措施。
金杜律师事务所高级合伙人张毅也提到,“算法技术全面步入应用阶段,但同时也引发了诸如算法歧视、算法黑箱、信息茧房、算法霸权等法律甚至伦理的一系列问题”。
他建议,尽快推进《人工智能法》的出台,弥补监管体系空白,同时,将人工智能和算法技术按风险等级进行划分并采取不同监管措施,并设置事前、事中和事后全生命周期监管措施义务。
南昌大学数学与计算机学院教授闵卫东也认为,构建安全可信的人工智能治理框架,相关部门既要紧跟技术步伐,更新监管政策,也要引领行业标准的制定,例如明确人工智能及其算法在使用和应用方面的限制和义务,加强用户隐私保护。
在技术端,闵卫东进一步建议,产学界应当加强相关研究,早日让处于“黑箱”的人工智能研究向“灰箱”进步,从而实现人工智能系统更加可知、可控。
在企业端,周鸿祎认为,“数字经济的底座是数字安全,顶峰是人工智能”,他建议国家要重视通用大模型安全问题,给予兼具“安全和AI”能力的企业专项扶持政策;鼓励政府、央国企与相关企业在大模型安全领域展开合作。
看起来,对于如何去监管AI确保安全这个问题,大佬们似乎没有特别统一的意见,总之是要加强研究,不断明确AI的边界,才能让人工智能沿着正确的方向前进。
05:人才
未来人工智能发展的千头万绪,归根结底,在于专业人才的培养。
小米董事长雷军坦言,我国生成式人工智能人才储备不足。因此他建议,将人工智能素养教育纳入九年义务教育内容,设置人工智能通识课程,并将相关内容纳入中小学社会实践活动。
对高校来说,一方面要加大高校人工智能学科建设的投入,通过加强与世界一流科研机构的合作交流、引进优秀师资力量、吸引企业高级人才和行业专家进入高校授课等方式,扩大教学力量。
另一方面,要将人工智能通识课程拓展到像工科、医学、金融、文史、艺术等专业,培养更多跨领域人才;
与此同时,鼓励企业与高校开展合作,人工智能大企业向高校学生开放实习实践机会,提升其理论与实践融合的能力,而系统性的人才培养体系,也可以满足企业对人工智能人才的需求。
在人才培养方面,科大讯飞董事长刘庆峰建议,加快运用大模型的现有能力,打造教师和学生的助手,赋能从中小学到职业教育和大学的教育教学提质增效。
上海应用技术大学校长汪小帆也建议,推进AIGC技术赋能高等教育,同时鼓励年轻人投身人工智能。
以Sora背后的研发团队为例,汪小帆认为,“青年科技人才是实现高水平科技自立自强的生力军,技术越发展,这个趋势越明显”。
“要充分相信年轻人,对他们的想象力给予充分保护,营造良好环境,切忌急功近利。”
中国铁塔董事长张志勇还强调,有条件的地区可以试点“人才特区”等政策,打造企业、人才集聚的人工智能创新高地。
总之,相信年轻人,让更多的年轻人在更早的时候开始,学习AI,应用AI,参与AI产品的开发。
06:其他
今年两会期间,科技圈还有一些人工智能的衍生提案值得关注。
一、人形机器人
工信部在2023年10月印发的《人形机器人创新发展指导意见》提到,人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术,有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品。
芜湖机器人公司董事长许礼进提出,我国人形机器人产业在场景创新和应用推广方面,还存在一些亟需解决的问题。
一是共性关键技术有待提升,例如四肢不够强健,双足行走和双臂作业爆发能力有待提高。
二是高成本限制了商业化的应用推广,进一步导致市场不明确,难以形成商业闭环。
在他看来,解决人形机器人面临的问题,需要凝聚国家战略力量,突破产业共性技术;同时整合产业链供给侧优势,强化协同供给能力;最后还要强化政策导向,鼓励企业将未定型的创新产品与应用方建立合作,首试首用,并申办机器人创新大赛,推进人形机器人的普及。
二、智能驾驶
有关智能驾驶的安全性,雷军建议,从“规范辅助驾驶功能”、“规范自主待客泊车功能”、“规范车端数据使用”三个方面,全面规范智能驾驶产品的安全应用。
小鹏董事长何小鹏则建议,探索限定场景无人驾驶法规,如开展夜间低速无人驾驶+补能试点应用,实现从“人找桩”到“车找桩”,将用电负荷从日间高峰期规模化迁移至夜间低谷期,并将充电从主动行为转变为自动化漫游式服务。
此外,针对飞行汽车与低空经济,何小鹏也提出,飞行汽车作为先进智能的交通工具,正成为中美日欧等国家争相涌入的热点科创领域,但作为一个全新物种,与飞行汽车对应的产品法规及认证效率,无法满足当前迫切的市场需求。
对此,他提出了三点建议:
一是加快开展飞行汽车在产品管理、产品认证、标准体系设计(如适航审定)等方面的前瞻性顶层设计与规划,并推动中国标准国际化进程。
二是建设完善的飞行汽车运行体系,从驾驶员资质、空域、运行管理等多方面支持产品规模化应用。
最后,何小鹏认为,飞行汽车产业的高速发展,应该参考新能源汽车产业的发展经验,从产业政策、财政投入、资源配套、商业化支持方面,支持飞行汽车的推广应用。
07:尾声
从政策端来看,发展AI可以算是国策了,从产业端来看,AI是几乎所有科技大佬投入的焦点。
今年两会关于人工智能的话题,主要集中在大模型、数据、算力、创新应用、人才培养等方面,人工智能的发展,既需要政策端的规范和引导,也需要产业端的合作与落地,更需要技术端的研发和投入。
AI的发展势不可挡,只有从上到下的产学研联动,才能推动“人工智能+”落地,形成新质生产力。
关于人工智能的未来发展,以及“人工智能+”如何助力中国经济破浪前行,我们将持续关注。
文章来自于微信公众号 “酷玩实验室”
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