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中国必须要做自己的认知智能大模型!全国人大代表刘庆峰提出6条关键路径

“中国认知智能大模型只有在国产技术底座上发展才能有自主可控的大未来。”刘庆峰说,国家要进一步加大支持人工智能国产软硬件技术底座,让大模型建设和运行在国产化的存储、算力、操作系统等基础平台上。

通用对话系统ChatGPT的横空出世,让我们惊艳它在对话理解、复杂逻辑推理、长文本生成等方面的强大能力,也让我们认识到我国在认知智能大模型上与世界前沿的差距。加快打造我国的认知智能大模型,并推动大模型在各领域的价值落地已迫在眉睫。

全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰认为,认知智能大模型的智慧涌现,有望改变现有的信息分发获取方式、革新内容生产模式、全面升级人机交互方式以及加速“AI for Science”的发展,“ChatGPT将不仅仅是一个对话式的机器人,而会是给各行各业带来颠覆的人工智能助手,让每个人能站在人工智能肩膀上发挥更大创造力。”他表示,通用型认知智能技术突破很可能成为人工智能技术发展上*的一次技术跃迁,显著加大人工智能对各行各业的赋能作用。

目前,虽然我国多个机构和企业发布了一系列大模型,但未能真正走通通用大模型预训练、基于Prompt任务的有监督训练、以及基于人类反馈的强化学习等系统性算法路径,大模型的智能水平相比ChatGPT仍有显著差距。可以预判,如果我国不能快速跟进,那么将在信息战、数字经济、人机交互甚至某些科学研究领域的国际竞争中处于被动局面。

刘庆峰认为,我国必须尽快推出能够实现智慧能力自进化的认知智能大模型,在自主可控平台上让行业尽快享受AI红利,让每个人都拥有AI助手。

为此他建议,国家要重视认知智能大模型研发,形成以领军企业为主体产学研合作的创新体系,加速跟进和追赶国际前沿水平。同时支持认知智能大模型技术的行业示范应用,推动认知大模型在教育、医疗、办公、人机交互和AIGC领域的价值落地。

“中国认知智能大模型只有在国产技术底座上发展才能有自主可控的大未来。”刘庆峰说,国家要进一步加大支持人工智能国产软硬件技术底座,让大模型建设和运行在国产化的存储、算力、操作系统等基础平台上。

围绕算力和数据他进一步建议,国家要建设认知智能大模型公共算力平台,设立使用平台的揭榜挂帅机制,让更多科研院所和科技创业企业也有机会站到国家公共算力平台上,进行模型训练和算法创新;构建国家数据资源平台,汇聚认知智能大模型所需要的基础性数据,在依法合规基础上搭建数据共建共享机制,支持战略科技力量站在国家数据资源的平台上加速认知大模型的研发和产业化。

此外,国家也应鼓励产业基金参照OpenAI和微软等股东的投资协议模式,积极探索更有利于创业团队和核心技术骨干为梦想长期奋斗的股权投资协议模式,构建更好的科技创投生态和创新创业环境。

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