正在加載數(shù)據(jù)...
  • 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展再迎多項支持舉措 北京籌劃出臺“算力券”政策
  • 2023年07月04日 來源:證券日報

提要:7月2日,北京市經(jīng)濟和信息化局黨組書記、局長姜廣智在2023全球數(shù)字經(jīng)濟大會人工智能高峰論壇上表示,北京將不斷加快優(yōu)質(zhì)資源要素配置,有效整合創(chuàng)新資源,積極營造創(chuàng)新生態(tài),夯實人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎。

7月2日,北京市經(jīng)濟和信息化局黨組書記、局長姜廣智在2023全球數(shù)字經(jīng)濟大會人工智能高峰論壇上表示,北京將不斷加快優(yōu)質(zhì)資源要素配置,有效整合創(chuàng)新資源,積極營造創(chuàng)新生態(tài),夯實人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎。

今年以來,ChatGPT掀起大模型發(fā)展熱潮,帶動人工智能產(chǎn)業(yè)風頭更勁。數(shù)據(jù)顯示,截至目前,我國已有80余個大模型公開發(fā)布,從地區(qū)來看北京和廣東最多。

在記者采訪過程中,不少專家表示,大模型產(chǎn)品正不斷向政務、金融、文創(chuàng)、醫(yī)療等行業(yè)拓展,其或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)主要技術路線,有望推動產(chǎn)業(yè)代際變革,引發(fā)又一輪發(fā)展浪潮。與此同時,市場上圍繞模型安全、可信、可控的討論不斷。因此,應鼓勵圍繞人工智能大模型的技術創(chuàng)新,以場景應用為牽引,大膽嘗試、盡快應用,在實踐中發(fā)現(xiàn)問題,逐步完善,加速構(gòu)建通用人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

近期,全國多地紛紛出臺相關政策,助力人工智能產(chǎn)業(yè)邁上發(fā)展“新臺階”。例如,北京市近日印發(fā)《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案(2023-2025年)》,從突破人工智能關鍵技術、夯實人工智能底層基礎等方面提出具體建設任務;深圳市發(fā)布《深圳市加快推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展水平應用行動方案(2023-2024年)》,提出加大財政資金投入力度,重點支持人工智能創(chuàng)新和應用等。

工信部新基建重大項目評審專家、北京郵電大學科技園元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任陳曉華對《證券日報》記者表示,人工智能技術是驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級的重要技術基礎設施,在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級階段,政府可通過一系列政策措施, 推動引導產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展。

針對與人工智能發(fā)展密切相關的數(shù)據(jù)、算力問題,未來或?qū)⒂懈嘟永m(xù)政策出臺落地。據(jù)姜廣智透露,北京將加快推進數(shù)據(jù)基礎制度先行區(qū)建設,以解決數(shù)據(jù)相對匱乏、質(zhì)量難以保障,采集標注成本高以及合規(guī)使用等問題,籌劃出臺“算力券”政策,支持基于落地應用場景的中小企業(yè)獲取多元化、低成本優(yōu)質(zhì)算力。

在陳曉華看來,啟用“算力券”有望解決中小微企業(yè)資金實力不足、技術人才欠缺、算力匹配難應用少等痛點問題,加速推動其數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進而實現(xiàn)企業(yè)長期發(fā)展。

值得注意的是,除了圍繞算力成本籌劃相關政策舉措外,進一步促進大模型產(chǎn)業(yè)化應用也是北京未來政策重點方向。據(jù)姜廣智介紹,北京未來將加大場景開放力度,率先落地標桿應用,以場景為牽引,應用為導向,通過開放更多典型場景,促進大模型產(chǎn)業(yè)化應用,積累一批可復制、可推廣的經(jīng)驗做法,形成一批人工智能與社會經(jīng)濟發(fā)展深度融合的典型案例。

“加大場景開放力度,有助于企業(yè)盡早將人工智能技術轉(zhuǎn)化為實際應用,從而幫助企業(yè)越過推廣相關技術的初始門檻。此外,有利于讓更多普通民眾接觸到人工智能應用,進而培養(yǎng)更大用戶基礎,激發(fā)更多應用創(chuàng)意。”上海交通大學上海高級金融學院教授胡捷對《證券日報》記者表示。

受訪專家也提醒,在嘗試大模型產(chǎn)業(yè)化應用的過程中,也應注意到其暴露出來的問題。

Co-Found智庫秘書長張新原對《證券日報》記者表示,大模型需要大量數(shù)據(jù)支持,數(shù)據(jù)的隱私和安全問題有待進一步規(guī)范;此外,大模型應用涉及多個領域和廠商,目前缺乏統(tǒng)一的技術標準和規(guī)范,系統(tǒng)的互操性和兼容性仍需探討。

為此,陳曉華建議,進一步推動大模型技術工業(yè)化落地,例如將大模型生產(chǎn)的復雜過程進行封裝,打造可通用的“預訓練+微調(diào)”工具,從而為不同場景提供低門檻、高效率的大模型服務。



責任編輯:蔡媛媛
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