人工智能產業健康發展路在何方？

今年以來，生成式人工智能技術快速發展，應用場景不斷拓展，產業生態不斷完善，在給經濟社會發展帶來新機遇的同時，也產生了傳播虛假信息、侵害個人信息權益、數據安全和偏見歧視等問題。

加強監管 引導行業規范發展

近期，國家層面密集出臺針對人工智能的監管政策，4月28日，中共中央政治局會議提出，要重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防范風險；7月13日，國家網信辦聯合國家發展改革委、教育部、科技部、工業和信息化部、公安部、國家廣電總局公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，提出采取有效措施鼓勵生成式人工智能創新發展，對生成式人工智能服務實行包容審慎和分類分級監管。

地方層面也先后出臺了促進人工智能規范發展的相關政策，北京市提出，探索對人工智能產業實行包容審慎監管，持續推動監管政策和監管流程創新，做好安全評估，推進算法備案，引導創新主體樹立安全意識，建立安全防范機制；深圳市提出，建立健全公開透明的人工智能監管體系，依法依規、包容審慎開展監管，圍繞網絡安全、數據安全、科技倫理、就業促進等領域建立風險防范和應對機制，防范和打擊違法行為，引導人工智能相關企業和組織健康發展。

人工智能是一把雙刃劍早已成為全球共識。斯坦福大學發布的《2023年人工智能指數報告》提到，對127個國家的立法記錄調研的結果顯示，包含“人工智能”的法案被通過成為法律的數量，從2016年的僅1個增長到2022年的37個。

“要強化人工智能安全治理工作，從數據安全、網絡安全、算法安全、算力安全等多方面入手，實現人工智能對經濟的良性促進作用，發展負責任的人工智能產業。”北京交通大學中國高端制造業研究中心執行主任朱明皓表示。

實際上，發展大模型不只是在數據、算力、算法這三大要素的基礎上進行，在不斷優化訓練的過程中，安全問題也不可忽視。在360集團創始人周鴻祎看來，人工智能大模型仿佛一把雙刃劍，如今大模型的安全問題已經超越了內容安全。

加速應用場景落地 聯合迭代創新

目前大模型發展還處于快速變化和不斷創新階段，要更好地抓住大模型發展機遇，真正發揮出大模型的優勢，除了加強監管、防范技術風險以外，也要加強創新，在更多的業務場景中加快落地。

“現在投資訓練的都是小學生，沒有研究生，這樣的情況下，每家算力都不大，每家數據都不夠多。”北京智源人工智能研究院院長、北京大學教授黃鐵軍此前在2023中國互聯網大會上表示，大模型這件事要體系化地去做，特別是一定要把大模型競爭從模型本身給拉回到算法競爭、技術競爭上去。

當前，大模型、生成式人工智能的持續爆火，推動智能管理、智能排產、智能生產、智能倉儲、智能診斷、智能服務等應用加速落地。基于大模型的AI試衣，可以讓一件衣服匹配多個真實的模特，通過人像的自動修復、精準局部的控制，在保留衣服細節的同時又能適應人體的不同姿態，實現服裝圖片制作時間由“天”級縮短到“分鐘”級、“秒”級；鐵路系統依靠人工巡檢強度比較大、難度比較高，基于火車圖像數據訓練，結合最優目標檢測和圖片識別框架，實現小樣本故障和定位識別，可以實現故障類型的自動準確識別；基于2.56億參數的氣象大模型從40多年的氣象記錄中尋找氣象規律，從200TB的海量訓練數據中學習氣象要素間的關聯關系，可以實現7天氣象預報精度超過歐洲氣象中心實時預報20％，預報速度提升1萬倍。

華為云大數據與AI總經理李偉表示，很多行業的核心業務系統正在被大模型能力滲透，預計兩年后有50％的行業核心場景應用圍繞大模型能力來開展，整個產業格局也正在被大模型重塑。

“要從‘大量模型’變成‘大煉大模型’，當前碎片化很嚴重，唯一有希望的就是大家通過開源的方式聯合迭代創新。”黃鐵軍表示。而在阿里達摩院資深技術專家王巍巍看來，從長期發展來看，應該是把數據做大、把數據質量做高、把模型做小，可能會有助于規模化的落地。

此外，大模型在智能終端中的應用也備受關注，7月21日，國家發展改革委、工業和信息化部等七部門聯合印發的《關于促進電子產品消費的若干措施》指出，鼓勵科研院所和市場主體積極應用國產人工智能技術提升電子產品智能化水平，增強人機交互便利性。

近日華為披露的關于最新的鴻蒙操作系統將具備AI大模型能力的消息也受到高度關注，“大模型手機要來了”的消息頻頻傳出。而據IDC預測，到2026年，中國市場中近50％的終端設備的處理器將帶有AI引擎技術。大模型在智能終端上的落地也將成為大模型應用的另外一個發展方向。（記者　蘇德悅）