全国政协委员张英:Sora研发耗GPU数十万块,国内有万张卡的公司屈指可数

 
 
 
 
 
 
 

 

 

  
当前,以大模型为代表的生成式人工智能加速发展,成为打造新质生产力的重要引擎。如何推动人工智能大模型创新发展?国政协委员、上海市经济信息化委主任张英认为,我国亟须在开源创新生态培育高水平人才培养安全治理等方面精准谋划、提前布局、攻关突破,推动大模型赋能行业发展,培育新质生产力。

 

  “美国人工智能顶尖企业OpenAI发布的文生视频大模型Sora研发消耗数十万块GPU,而国内能买一万块GPU的公司屈指可数。”张英指出,目前我国人工智能大模型发展仍面临三大瓶颈。

 
一是大模型创新生态还不成熟。由于人工智能开源社区集聚不足,中小企业创新成本高,以及应用场景落地推广难等原因,成熟的人工智能大模型创新生态还未形成。

 

  二是人工智能产业人才存在供需结构性问题。数据显示,去年1-8月国内人工智能行业的人才供需比仅为0.39,预计到2030年人才缺口将超500万。当前,人工智能模型工程师、人工智能训练师、人工智能伦理与治理专员等人才新需求涌现,相关岗位设置和支撑不足。满足AI for Science(科学智能)、AI for Engineering(工程智能)要求的交叉学科人才紧缺。此外,高校人工智能人才教育与产业一线需求有所脱节,课程设置和培养体系不能满足产业发展对人才的新要求

 

  三是大模型的安全治理问题凸显。针对大模型带来的价值观对齐、机器幻觉、深度伪造、著作侵权等问题,还缺乏基础理论研究,包括数字伦理与对齐理论、幻觉的产生机制、模型的可解释性与透明度、AI版权归属问题等。此外,我国人工智能安全治理倡议实施落地举措和路径不明晰,缺乏系统的制度安排,在国际人工智能安全治理方面的话语权仍有待进一步建立。

 

  对此,张英建议培育大模型开放创新生态,打造自主可控开源开放生态,形成以我为主的大模型底层技术开源开放创新生态;建设大模型应用示范集聚区,在有条件的城市开展试点示范,打造集大规模智能算力、高质量语料数据等为一体的服务平台,并提供投融资、场景对接等专业服务,全面降低人工智能中小企业的创新成本,同时聚焦金融、制造、医疗、教育等典型行业打造人工智能应用示范场景,牵引大模型形成新质生产力,赋能实体经济。

 

  在优化人工智能产业人才供需结构方面,她建议建设人工智能新型教育机构,打破学科壁垒,培养具备交叉学科知识的复合型人才;优化适应人工智能迭代需求的人才和岗位结构;搭建平台推动人才交流。

 

  为加强大模型安全治理,张英建议组建多学科交叉的大模型基础理论研究“国家队”,研究推动我国《全球人工智能治理倡议》落实,深入研究大模型治理技术体系,加强国际交流合作,支持我国创新主体参与人工智能相关领域的ISO、IEEE、ITU等国际标准研制,依托世界人工智能大会等会议,打造开放互信的国际治理对话与合作平台。

 

 

 
 
 
 
 
 

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创建时间:2024-03-08 09:27
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