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兩會聲音:中國離自己的ChatGPT還有多遠?

2023-03-01 09:40:34來源:

由美國人工智能公司OpenAI推出的大語言模型ChatGPT吸引了全球目光,,其熱度在中國也持續(xù)高漲,。有人發(fā)出疑問,中國離自己的ChatGPT還有多遠,?

  全國政協(xié)委員,、360集團創(chuàng)始人周鴻祎對中新社記者表示,如果把ChatGPT看作“能與人類對話”的機器人,,那就太“小兒科”了,。它的出現(xiàn),或許是人工智能發(fā)展史上的一個拐點,。

  中國科學(xué)院院士,、半導(dǎo)體物理和器件專家褚君浩則認為,大熱的ChatGPT是如今新業(yè)態(tài),、新技術(shù)快速迭代發(fā)展的縮影之一,,但也絕非終點。

  追趕新技術(shù)發(fā)展,,中國如何能擁有自己的ChatGPT,?


  事實上,數(shù)據(jù)顯示,,中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模連續(xù)多年穩(wěn)居世界第二,,新的商業(yè)模式、應(yīng)用場景,、增長動能不斷涌現(xiàn),。

  全國政協(xié)委員、天娛數(shù)科副總經(jīng)理賀晗指出,,中國科技企業(yè)目前更多注重實際場景運用,,這與經(jīng)濟發(fā)展階段有關(guān),當(dāng)下中國有大量的傳統(tǒng)行業(yè)需要迅速借助數(shù)字化實現(xiàn)生產(chǎn)力提升,。但長遠來看,,底層技術(shù)能力的欠缺會限制產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展空間,甚至,類似ChatGPT大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型本身也會成為“卡脖子”技術(shù),。

  全國政協(xié)委員,、致公黨上海市委會專職副主委邵志清在采訪中談到ChatGPT的國產(chǎn)化問題時表示,ChatGPT現(xiàn)象反映出兩個問題:一是中國的商業(yè)奇才,,也就是企業(yè)家精神還需要不斷鍛煉,;二是底層技術(shù)突破,也就是科技自立自強還有很多路要走,。

  他也強調(diào),,中國的優(yōu)勢在于擁有大規(guī)模的應(yīng)用市場和海量的數(shù)據(jù),如果能在底層技術(shù)和商業(yè)模式上有更多的奇才,,那么相信未來ChatGPT的中國式或是超越ChatGPT的模式就會產(chǎn)生,。

  “我們需要認識到以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)也是‘硬科技’,必須在國家層面上升到和芯片產(chǎn)業(yè)同等重要的地位和高度,?!焙幽鲜≌f(xié)委員、麒麟合盛集團創(chuàng)始人李濤說,。

  在他看來,,目前,該技術(shù)還依賴高性能的GPU芯片所建成的GPU服務(wù)器集群,,但在可預(yù)見的將來,,人工智能和芯片設(shè)計會形成軟硬件相互促進的合力,一旦這種能力爆發(fā)出來,,中國可能需要十至二十年的時間才能追趕上,。

  當(dāng)下,中國自身的優(yōu)勢在哪,?又該如何奮起直追,?周鴻祎認為,ChatGPT需要用戶不斷使用,、反饋,、修正,它的能力才可以不斷提升,。中國的優(yōu)勢包括互聯(lián)網(wǎng)大公司比較多,、算力較好、工程師紅利等,。

  他今年帶來的《關(guān)于以產(chǎn)研協(xié)同和開放生態(tài)模式推進人工智能大模型技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的提案》建議,,大型科技企業(yè)+重點科研機構(gòu)的產(chǎn)研協(xié)同創(chuàng)新模式,打造中國的“微軟+Open AI”組合引領(lǐng)大模型技術(shù)攻關(guān),;支持設(shè)立多個國家級人工智能大模型的長期開源項目,,打造開源眾包的開放創(chuàng)新生態(tài)。

  針對目前中國人工智能領(lǐng)域與ChatGPT的差距,李濤建議發(fā)揮中國舉國體制優(yōu)勢,,積極彌補短板,,加快追趕世界先進水平。

  具體來看,,一是制定國家戰(zhàn)略和路線圖,,加強頂層規(guī)劃設(shè)計。二是重視人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和創(chuàng)新研究,,加快核心人才培養(yǎng),。三是扶持建設(shè)ChatGPT替代產(chǎn)品所需的“算力”“算法”“數(shù)據(jù)”等新型基礎(chǔ)設(shè)施。四是優(yōu)化政府集中采購制度,,支持科技創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展。

  李濤提到,,算力層面,,要鼓勵行業(yè)創(chuàng)新,在現(xiàn)有資源的條件下,,找出創(chuàng)新方式,,縮小算力差距;算法層面,,要加強人工智能科研與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合,,尋找對算力消耗更小的人工智能算法;數(shù)據(jù)層面,,要整合行業(yè)力量,,建立起一套高質(zhì)量的、用于人工智能超大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫,。

  賀晗希望,,相關(guān)行業(yè)主管部門通過規(guī)劃指引、財政補貼,、試點示范,、揭榜掛帥、產(chǎn)業(yè)基金等方式,,鼓勵科技企業(yè)圍繞算法模型開源,、開源數(shù)據(jù)集建設(shè)、數(shù)據(jù)要素共享流通,、中英文數(shù)據(jù)互補,、智能算力集群建設(shè)等關(guān)鍵點進行長期投入,加快數(shù)據(jù),、算法,、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),形成生態(tài)。

THE END