我國應(yīng)盡快推進(jìn)認(rèn)知智能大模型自主建設(shè)

近10年來以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)掀起了人工智能新一波發(fā)展浪潮。伴隨著大數(shù)據(jù)規(guī)模、并行處理芯片計算能力、深度學(xué)習(xí)模型能力的快速協(xié)同迭代與革新，孕育了以ChatGPT為代表的、具備認(rèn)知智能的大模型技術(shù)，促使通用型人工智能應(yīng)用初露鋒芒。認(rèn)知大模型技術(shù)已成為全球人工智能領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)，其帶來的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新模式變革極有可能成為新一輪技術(shù)革命的發(fā)端。我國也迫切需要發(fā)展獨(dú)立自主的大模型技術(shù)以支撐相關(guān)重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用需求。然而，我國在認(rèn)知大模型研發(fā)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)、算力、創(chuàng)新組織等方面存在一定的瓶頸和“卡脖子”問題，迫切需要有針對性的政策加以解決。

一、認(rèn)知大模型引發(fā)新一輪技術(shù)“軍備競賽”

認(rèn)知大模型是罕見的“能力超出開發(fā)者設(shè)計”的技術(shù)產(chǎn)品。目前，即便是ChatGPT 模型的開發(fā)者，對于模型應(yīng)用潛力的認(rèn)知依然在不斷更新。認(rèn)知大模型的功能分為三個層面：一是以對話的形式進(jìn)行交互式問答；二是機(jī)器翻譯、編寫代碼等功能，將其作為辦公助手，可以大幅提高工作效率；三是解決了人機(jī)交互問題。能夠?qū)⒒\統(tǒng)的人類語言轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的程序代碼，通過將復(fù)雜的任務(wù)分解成簡單的代碼指令，操作電腦或機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

ChatGPT的巨大應(yīng)用潛力引發(fā)了全球AI巨頭的技術(shù)“軍備競賽”。微軟、谷歌、臉書等均斥巨資投入到認(rèn)知大模型的開發(fā)當(dāng)中。與此同時，我國的百度、華為、阿里、科大訊飛、清華大學(xué)等也均紛紛推出了自己的認(rèn)知大模型產(chǎn)品。普華永道預(yù)測，到2030年認(rèn)知大模型將為全球經(jīng)濟(jì)帶來超過15萬億美元的增長。

二、認(rèn)知大模型引發(fā)新一輪技術(shù)變革

（一）自主認(rèn)知大模型對關(guān)鍵領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響

認(rèn)知大模型廣泛的應(yīng)用場景使其必然能夠在各類關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。例如，一是能夠大幅提升信息系統(tǒng)研發(fā)效率，在認(rèn)知大模型的輔助下，信息系統(tǒng)的開發(fā)效率將會以幾何的倍數(shù)提升；二是提升工業(yè)智能化水平，可以協(xié)助機(jī)器人和控制系統(tǒng)更好地理解和應(yīng)對不同情況下的指令，實(shí)現(xiàn)靈活、高效的生產(chǎn)線自動化；三是提升軍隊的指揮和作戰(zhàn)效率，可以構(gòu)建智能化無人武器系統(tǒng)，操控智能無人飛行器、智能無人作戰(zhàn)車輛、智能水下艦艇等；四是成為認(rèn)知戰(zhàn)的新戰(zhàn)場，認(rèn)知大模型的訓(xùn)練技術(shù)中包含了融合人類反饋的評價機(jī)制，因此其產(chǎn)生的內(nèi)容也會因為立場不同而帶有“感情色彩”，從而成為觀點(diǎn)和意識形態(tài)輸出的工具。

（二）自主認(rèn)知大模型將引起新技術(shù)生態(tài)層面變革

通用性是認(rèn)知大模型所具有的一項重要能力。傳統(tǒng)人工智能技術(shù)采用“一任一模”范式，即為每一個任務(wù)定制一個單獨(dú)的模型，而認(rèn)知大模型可以當(dāng)作一個通用基礎(chǔ)模型同時應(yīng)對各種類型的任務(wù)（如問答、翻譯、摘要、編程等），實(shí)現(xiàn)了“千任一?！钡拇笠唤y(tǒng)智能服務(wù)范式，因此能夠成為承載多種應(yīng)用的“基座平臺”。相關(guān)企業(yè)也必然會基于自己的認(rèn)知大模型開發(fā)系列產(chǎn)品，打造應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并進(jìn)而通過生態(tài)捆綁上下游產(chǎn)業(yè)鏈條的方式，形成新的壟斷體系。日前，OpenAI已經(jīng)在官網(wǎng)宣布正式發(fā)布App應(yīng)用，并登錄蘋果應(yīng)用商店。未來，在大模型技術(shù)上有壟斷能力的企業(yè)很可能再次形成類似微軟Windows、谷歌Android、蘋果IOS的壟斷性平臺產(chǎn)品，從而收割上下游產(chǎn)業(yè)鏈所產(chǎn)生的價值，賺取超額利潤。

（三）自主認(rèn)知大模型將引起戰(zhàn)略層面的創(chuàng)新變革

認(rèn)知大模型的創(chuàng)新過程本身也是極具變革性的。最初，認(rèn)知大模型中關(guān)鍵技術(shù)——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要來源于以杰弗里·辛頓教授（圖靈獎獲得者）為代表的高校研究者長達(dá)幾十年的堅守與耕耘。伴隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，高校研究者們進(jìn)一步借助工業(yè)界的資源和力量，通過科技巨頭建立的研發(fā)實(shí)驗室將發(fā)展較成熟的智能算法應(yīng)用于部分行業(yè)（如人臉識別與語音識別領(lǐng)域），并取得了巨大成功。盡管如此，許多情境下單一算法仍很難達(dá)到理想結(jié)果，于是業(yè)界開始嘗試融合多項人工智能技術(shù)，以系統(tǒng)集成創(chuàng)新的方式來解決部分復(fù)雜任務(wù)。在此背景下，OpenAI公司探索出了一條可行的大模型技術(shù)發(fā)展路線，并推出了受到社會各界廣泛關(guān)注的ChatGPT產(chǎn)品。

研發(fā)大模型技術(shù)需要雄厚資金的長期持續(xù)投入與積累。以O(shè)penAI公司為例，其最早是由馬斯克等人于2015年成立的一家非盈利的人工智能研究公司，啟動資金10億美元。2019年轉(zhuǎn)為營利性機(jī)構(gòu)，并獲得微軟公司10億美元的投資。2020年發(fā)布了第一個商業(yè)化產(chǎn)品，正式開始商業(yè)化運(yùn)作。2023 年ChatGPT發(fā)布后，微軟向該公司提供了第二筆多年期投資，據(jù)報道為100億美元。大量的資金投入吸引了眾多頂尖級科學(xué)家開始進(jìn)入企業(yè)型實(shí)驗室工作，并同時為大學(xué)培養(yǎng)的創(chuàng)新型博士人才提供了充足的就業(yè)崗位。

除了資金上的壁壘之外，阻礙大學(xué)和政府實(shí)驗室進(jìn)行認(rèn)知大模型研究的還有數(shù)據(jù)壁壘。據(jù)報道，ChatGPT背后的認(rèn)知大模型消耗了45TB的文本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源高度依賴微軟、谷歌等公司的搜索引擎平臺。傳統(tǒng)的大學(xué)實(shí)驗室和政府科研部門由于缺乏對外服務(wù)的平臺型產(chǎn)品，很難收集到如此規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)，因此只能采用與平臺公司合作的方式開展研究。

三、我國建設(shè)認(rèn)知大模型存在的“瓶頸”

（一）數(shù)據(jù)和算力等源頭資源存在供給“短板”

大模型的開發(fā)主要涉及數(shù)據(jù)、模型、算力。在我國自主大模型研發(fā)過程中，數(shù)據(jù)與算力存在明顯的瓶頸問題。

數(shù)據(jù)層面，認(rèn)知大模型的研發(fā)非常依賴高質(zhì)量的文本數(shù)據(jù)與使用用戶交互反饋數(shù)據(jù)。但是，在全球互聯(lián)網(wǎng)上，英文文本在規(guī)模、質(zhì)量、開源獲得性上都優(yōu)于中文文本，這極大地制約了中文認(rèn)知大模型的能力上限。目前ChatGPT的語料庫里中文僅占5％。這種因數(shù)據(jù)來源導(dǎo)致的服務(wù)質(zhì)量不公平，也勢必會拉低現(xiàn)有認(rèn)知大模型中文場景的應(yīng)用效果。

算力層面，認(rèn)知大模型的訓(xùn)練需要大量的芯片，而這一點(diǎn)恰恰是我國科技領(lǐng)域的短板。目前，認(rèn)知大模型訓(xùn)練的主流芯片英偉達(dá)A100已經(jīng)對我國禁運(yùn)，替代產(chǎn)品A800在理論性能上降低了30%。此外，ChatGPT的推出引發(fā)了全行業(yè)的大模型“軍備競賽”，大型頭部企業(yè)為開發(fā)自己的認(rèn)知大模型紛紛斥巨資采購GPU芯片，已經(jīng)導(dǎo)致了全球計算芯片的價格暴漲。計算資源受限必然會嚴(yán)重影響大模型的開發(fā)和迭代速度，使得我國企業(yè)與國際巨頭在競爭中存在拉開差距的風(fēng)險。

（二）技術(shù)缺乏或會引發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈安全風(fēng)險

認(rèn)知大模型被認(rèn)為是堪比電、互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)性技術(shù)發(fā)明，是由于認(rèn)知大模型具有通用性的特點(diǎn)，認(rèn)知大模型有望成為承載多種應(yīng)用的“基礎(chǔ)設(shè)施”，相關(guān)企業(yè)必然會基于認(rèn)知大模型開發(fā)系列產(chǎn)品，尤其與知識生產(chǎn)相關(guān)的行業(yè)將被這項技術(shù)所影響、賦能，甚至顛覆。如微軟將ChatGPT和Office、Bing進(jìn)行了整合，谷歌也推出了基于自身認(rèn)知大模型的搜索產(chǎn)品等。這些企業(yè)在完成產(chǎn)品整合之后必然會進(jìn)一步打造應(yīng)用生態(tài)，類似微軟、安卓、蘋果生態(tài)圈，通過生態(tài)捆綁上下游產(chǎn)業(yè)鏈條，形成新的壟斷體系。如果我國基于認(rèn)知大模型的下游產(chǎn)業(yè)完全依附于歐美技術(shù)產(chǎn)品，未來會出現(xiàn)認(rèn)知大模型領(lǐng)域的“卡脖子”問題。

目前，最先進(jìn)的認(rèn)知大模型ChatGPT拒絕來自中國的用戶注冊使用，這本身是一種技術(shù)封鎖行為。未來，當(dāng)科技巨頭基于認(rèn)知大模型形成類似Windows操作系統(tǒng)的技術(shù)生態(tài)后，可能會通過封鎖生態(tài)的方式將中國企業(yè)排除在全球產(chǎn)業(yè)鏈之外，造成我國在新一代人工智能技術(shù)革命浪潮中處于“卡脖子”的被動地位。

（三）自主研發(fā)認(rèn)知大模型的創(chuàng)新組織難題

人才方面，我國的高水平科研人員主要分布在大學(xué)和政府科研機(jī)構(gòu)，人才組織方式與認(rèn)知大模型研發(fā)的條件需求存在一定差異。很多高水平團(tuán)隊受到大規(guī)模數(shù)據(jù)、算力的制約，無法開展實(shí)戰(zhàn)級別的模型研發(fā)。資金方面，大模型有“算量巨大”特征，英偉達(dá)單片A100 GPU產(chǎn)品售價10萬元，ChatGPT模型參數(shù)高達(dá)1750億個之巨，微軟提供3萬多張芯片。國內(nèi)呈現(xiàn)“百模大戰(zhàn)”，研發(fā)投入存在一擁而上、山頭林立的現(xiàn)象，導(dǎo)致資源投入總規(guī)模雖然很大，但是單個項目往往存在資源不足的問題。組織方面，與國際科技巨頭相比，我國的高科技企業(yè)很少建立類似OpenAI的非盈利型研究機(jī)構(gòu)，大多通過企業(yè)中現(xiàn)有的技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)部門推動科技創(chuàng)新。在業(yè)績考核的壓力下，管理層無法在具有潛力的方向上進(jìn)行長期的科研投入，技術(shù)部門往往在技術(shù)不成熟時就急于進(jìn)行產(chǎn)品化應(yīng)用和商業(yè)推廣，機(jī)構(gòu)難有能持續(xù)做好基礎(chǔ)模型的耐心。

引導(dǎo)科技企業(yè)將資金、數(shù)據(jù)、算力投入到長期的高回報研究當(dāng)中，同時實(shí)現(xiàn)企業(yè)之間數(shù)據(jù)算力與高校智力之間的整合，是我國在創(chuàng)新機(jī)制上要解決的重要問題。

四、政策建議

（一）推動源頭技術(shù)資源的高質(zhì)量供給

政府對于高新技術(shù)研發(fā)的支持應(yīng)重在源頭的基礎(chǔ)能力建設(shè)，數(shù)據(jù)和算力是自主認(rèn)知大模型建設(shè)的源頭性戰(zhàn)略資源。在數(shù)據(jù)方面，針對當(dāng)前中文文本數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、開放程度有限等問題，組織有關(guān)企事業(yè)單位（如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、論文期刊平臺、國家版本館等），有針對性地建立高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)庫，并推動數(shù)據(jù)資源的開放、流通，形成數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)庫。在算力方面，一方面加速高性能計算芯片的自主研發(fā)，加快研發(fā)基于國產(chǎn)芯片的人工智能計算平臺與系統(tǒng)；另一方面應(yīng)當(dāng)用好當(dāng)前已有的算力“存量”，逐步構(gòu)建全國統(tǒng)一的算力共享網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)算力資源的高效利用，避免算力平臺的重復(fù)建設(shè)與局部閑置浪費(fèi)問題。

（二）加快科研與產(chǎn)業(yè)布局，確保產(chǎn)業(yè)鏈安全

針對國民生產(chǎn)的重要行業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)盡早從產(chǎn)業(yè)鏈安全的高度進(jìn)行技術(shù)和產(chǎn)業(yè)布局，在認(rèn)知大模型的生態(tài)形成早期引導(dǎo)培育上下游企業(yè)的技術(shù)自主能力，避免在國外壟斷企業(yè)生態(tài)形成之后造成“卡脖子”問題。針對國防安全等必須完全自主的關(guān)鍵領(lǐng)域，應(yīng)盡早布局和開展認(rèn)知大模型相關(guān)的核心關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。由于認(rèn)知大模型技術(shù)自身的開放性，關(guān)鍵領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)需要探索全新路徑，避免形成封閉的生態(tài)系統(tǒng)。鼓勵科研單位、高新企業(yè)參與國際大模型技術(shù)的競爭和產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建，爭奪相關(guān)技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、生態(tài)的話語權(quán)，以開放的姿態(tài)加入國際競爭，充分發(fā)揮我國科研人員在模型研究領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢。

（三）建設(shè)長期探索與需求牽引兼顧的創(chuàng)新機(jī)制

組織國內(nèi)具有大模型技術(shù)積累的各級重點(diǎn)科研機(jī)構(gòu)有序發(fā)展大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。大模型的建設(shè)與發(fā)展條件從根本上可進(jìn)一步歸結(jié)為兩方面的要素：持續(xù)投入的科技人才與充足的研發(fā)資金保障。應(yīng)重點(diǎn)支持具有一定技術(shù)優(yōu)勢的重點(diǎn)科研平臺（如已建設(shè)的國家級重點(diǎn)實(shí)驗室）進(jìn)行大模型底層源頭技術(shù)創(chuàng)新，出臺相關(guān)科技人才獎勵政策，保障高水平科研人員能夠長期高質(zhì)量地持續(xù)投入大模型底層技術(shù)研發(fā)。同時，也應(yīng)支持大模型行業(yè)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，鼓勵地方政府將算力作為新基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行布局發(fā)展，支持社會力量（如部分具有大模型技術(shù)需求的國企、具有較好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應(yīng)用前景的高新技術(shù)企業(yè)）與國家級科研機(jī)構(gòu)深度合作（社會資金的注入以及企業(yè)技術(shù)專家的兼職聘用等諸多形式）聯(lián)合建設(shè)大模型，從而為研發(fā)機(jī)構(gòu)提供充足的資源平臺，促進(jìn)大模型技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用落地，實(shí)現(xiàn)長期科研探索與市場需求牽引相兼顧。

（蔡軍霞，國家信息中心公共技術(shù)服務(wù)部高級工程師。徐春學(xué)，國家電子政務(wù)外網(wǎng)管理中心辦公室副主任，國家信息中心公共技術(shù)部副主任）