人工智能产业健康发展的路径探索

　　今年以来，生成式人工智能技术快速发展，应用场景不断拓展，产业生态不断完善，在给经济社会发展带来新机遇的同时，也产生了传播虚假信息、侵害个人信息权益、数据安全和偏见歧视等问题。

　　加强监管 引导行业规范发展

　　近期，国家层面密集出台针对人工智能的监管政策，4月28日，中共中央政治局会议提出，要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险；7月13日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、国家广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，提出采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。

　　地方层面也先后出台了促进人工智能规范发展的相关政策，北京市提出，探索对人工智能产业实行包容审慎监管，持续推动监管政策和监管流程创新，做好安全评估，推进算法备案，引导创新主体树立安全意识，建立安全防范机制；深圳市提出，建立健全公开透明的人工智能监管体系，依法依规、包容审慎开展监管，围绕网络安全、数据安全、科技伦理、就业促进等领域建立风险防范和应对机制，防范和打击违法行为，引导人工智能相关企业和组织健康发展。

　　人工智能是一把双刃剑早已成为全球共识。斯坦福大学发布的《2023年人工智能指数报告》提到，对127个国家的立法记录调研的结果显示，包含“人工智能”的法案被通过成为法律的数量，从2016年的仅1个增长到2022年的37个。

　　“要强化人工智能安全治理工作，从数据安全、网络安全、算法安全、算力安全等多方面入手，实现人工智能对经济的良性促进作用，发展负责任的人工智能产业。”北京交通大学中国高端制造业研究中心执行主任朱明皓表示。

　　实际上，发展大模型不只是在数据、算力、算法这三大要素的基础上进行，在不断优化训练的过程中，安全问题也不可忽视。在360集团创始人周鸿祎看来，人工智能大模型仿佛一把双刃剑，如今大模型的安全问题已经超越了内容安全。

　　加速应用场景落地 联合迭代创新

　　目前大模型发展还处于快速变化和不断创新阶段，要更好地抓住大模型发展机遇，真正发挥出大模型的优势，除了加强监管、防范技术风险以外，也要加强创新，在更多的业务场景中加快落地。

　　“现在投资训练的都是小学生，没有研究生，这样的情况下，每家算力都不大，每家数据都不够多。”北京智源人工智能研究院院长、北京大学教授黄铁军此前在2023中国互联网大会上表示，大模型这件事要体系化地去做，特别是一定要把大模型竞争从模型本身给拉回到算法竞争、技术竞争上去。

　　当前，大模型、生成式人工智能的持续爆火，推动智能管理、智能排产、智能生产、智能仓储、智能诊断、智能服务等应用加速落地。基于大模型的AI试衣，可以让一件衣服匹配多个真实的模特，通过人像的自动修复、精准局部的控制，在保留衣服细节的同时又能适应人体的不同姿态，实现服装图片制作时间由“天”级缩短到“分钟”级、“秒”级；铁路系统依靠人工巡检强度比较大、难度比较高，基于火车图像数据训练，结合最优目标检测和图片识别框架，实现小样本故障和定位识别，可以实现故障类型的自动准确识别；基于2.56亿参数的气象大模型从40多年的气象记录中寻找气象规律，从200TB的海量训练数据中学习气象要素间的关联关系，可以实现7天气象预报精度超过欧洲气象中心实时预报20％，预报速度提升1万倍。

　　华为云大数据与AI总经理李伟表示，很多行业的核心业务系统正在被大模型能力渗透，预计两年后有50％的行业核心场景应用围绕大模型能力来开展，整个产业格局也正在被大模型重塑。

　　“要从‘大量模型’变成‘大炼大模型’，当前碎片化很严重，唯一有希望的就是大家通过开源的方式联合迭代创新。”黄铁军表示。而在阿里达摩院资深技术专家王巍巍看来，从长期发展来看，应该是把数据做大、把数据质量做高、把模型做小，可能会有助于规模化的落地。

　　此外，大模型在智能终端中的应用也备受关注，7月21日，国家发展改革委、工业和信息化部等七部门联合印发的《关于促进电子产品消费的若干措施》指出，鼓励科研院所和市场主体积极应用国产人工智能技术提升电子产品智能化水平，增强人机交互便利性。

　　近日华为披露的关于最新的鸿蒙操作系统将具备AI大模型能力的消息也受到高度关注，“大模型手机要来了”的消息频频传出。而据IDC预测，到2026年，中国市场中近50％的终端设备的处理器将带有AI引擎技术。大模型在智能终端上的落地也将成为大模型应用的另外一个发展方向。