科大訊飛董事長劉慶峰：加快推動我國通用人工智能發(fā)展

石青川

今年的政府工作報告提出，要“深入推進數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。制定支持數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展政策，積極推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合。深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展‘人工智能+行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。

對此，科大訊飛董事長劉慶峰倍感振奮。

近兩年，人工智能技術(shù)的快速進步在全球掀起熱潮，尤其是ChatGPT、Sora等大模型創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。在他看來，以大模型為代表的人工智能技術(shù)，或?qū)⒏淖儺斍耙匀肆蜁r長為主要商業(yè)模式的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，根本上重塑產(chǎn)業(yè)的全球競爭力。

“時間緊，任務重。”劉慶峰向《中國經(jīng)濟周刊》記者表示，“我國若想在這個領(lǐng)域快速趕上，有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃。”

建議制定國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃

我國曾于2017年出臺過《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，中國在認知智能領(lǐng)域已具備非常扎實的技術(shù)儲備和成建制的團隊，有望成為全球智能涌現(xiàn)的第二極。但他同時表示，當前時代背景下，發(fā)展規(guī)劃也到了需要升級的時刻。

當前，通用人工智能是全球科技競爭的焦點，在這個技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的“主戰(zhàn)場”就是在通用底座能力上持續(xù)進行對標。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水平，DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺所延伸出來的特定領(lǐng)域的成功實踐。

國產(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，“其預計在6個月內(nèi)可達到GPT-4/4V當前最好水平”，但隨著GPT-5的發(fā)布，這個差距可能會被拉到一年以上，如果從算力、數(shù)據(jù)、模型訓練等方面組織好資源全力追趕，這個差距也有望在一到兩年內(nèi)被追平到相當?shù)乃健?/p>

不過，我國在通用大模型領(lǐng)域也有自己的優(yōu)勢。劉慶峰透露，我國在語音大模型、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域也形成了國際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢。“我們有信心在通用大模型上不會出現(xiàn)代差級落后的差距，在此基礎(chǔ)上結(jié)合行業(yè)場景和數(shù)據(jù)進行打磨，有望實現(xiàn)典型行業(yè)領(lǐng)域的超越。”劉慶峰說，“但在追趕的同時，結(jié)合全新的技術(shù)發(fā)展、競爭格局、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會生活中的各種變化，非常有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃。”

劉慶峰判斷，2024年全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭，各國在基礎(chǔ)大模型、行業(yè)應用、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等各方面將開始全面較量，中美在大模型深度應用和戰(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。

“瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設(shè)計，圍繞自主可控算力生態(tài)構(gòu)建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享、科學的評測標準制定、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)性制定國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃。”劉慶峰表示，“國家高位推動規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距，并在行業(yè)應用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。”

人工智能發(fā)展受制于算力與人才

今年2月，美國OpenAI公司發(fā)布的首個文本生成視頻人工智能模型Sora再次引起全球熱議。

“我們并沒有那么驚訝。我覺得它是被很多不是太了解的人神化了。”劉慶峰認為，Sora底層的認知還是GPT-4，因為有了GPT-4V的視頻模型，它可以對海量的視頻做更生動更全面的標注，有了GPT-4的底層能力，加上GPT-4未來用機器幫助人進行標注，就使得海量視頻的學習具備了可能性。

但在破除技術(shù)差距焦慮的同時也讓科大訊飛意識到，未來以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，目前國內(nèi)大模型在小樣本快速訓練、多模態(tài)深度學習訓練、超復雜深度理解等領(lǐng)域距離GPT-4的最好水平還有差距，這幾塊也相應是技術(shù)上的難點。此外，隨著大模型參數(shù)和訓練數(shù)據(jù)的不斷增長，算力的考驗也愈發(fā)嚴峻。更具挑戰(zhàn)的是，對于國內(nèi)大模型來說，AI芯片等軟硬件已成為當前“卡脖子”的底層基礎(chǔ)設(shè)施，而國產(chǎn)智算芯片和軟件生態(tài)與國際一流水平也有一定差距。

在劉慶峰看來，對于未來大模型多模態(tài)與多語言、海量數(shù)據(jù)的高質(zhì)量處理、系統(tǒng)性創(chuàng)新、軟硬一體國產(chǎn)化等技術(shù)發(fā)展方向，國內(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。“面對行業(yè)沖擊和勞動力市場變化，需要建立更有前瞻性的應對機制。” 劉慶峰表示，人工智能領(lǐng)域人才輸送與市場需求存在不對等，基礎(chǔ)算法和創(chuàng)新型領(lǐng)軍人才的培養(yǎng)需求進一步加大，同時產(chǎn)業(yè)復合型創(chuàng)新人才也非常緊缺。在本輪通用人工智能對千行百業(yè)的深度賦能和沖擊過程中，也要提前研究社會救助體系以及各領(lǐng)域相應的法律法規(guī)。

此外，劉慶峰建議，要加快運用大模型的現(xiàn)有能力打造教師和學生的“助手”，賦能從中小學到職業(yè)教育和大學教學的提質(zhì)增效。同時，設(shè)立國家人工智能學院，以“核心+基地”的組織形式和全新機制推動我國拔尖人工智能人才培養(yǎng)。

考慮到人工智能對社會勞動力結(jié)構(gòu)的影響，劉慶峰還建議，關(guān)注通用人工智能對社會各行業(yè)帶來的沖擊，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、語言學習、藝術(shù)創(chuàng)意等應用型人才的培養(yǎng)。

責編：謝瑋? xiewei@ceweekly.cn

美編：孫珍蘭