人工智能创新型打破性技能不断呈现。
一是人工智能技能加速演进。
人工智能技能经由七十多年景长，早期是机器学习、专家系统、神经网络等技能不断演进，近十几年随着互联网、大数据的发展，深度学习、强化学习等技能引领了新一轮爆发式增长的高潮。
二是大模型开启人工智能新纪元。
通用大模型平台为人工智能技能创新和运用供应了强大的算力和演习能力支撑，加速了各种垂直领域行业大模型运用的开拓和支配。
三是通用人工智能可能会加速到来。
2022年12月，OpenAI推出生成式大措辞模型GPT3.5，将机器对人类措辞的理解推向新高度。
2024年2月，OpenAI推出文本天生视比年夜模型Sora，被称为“天下仿照器”，对真实物理天下的理解和还原能力远超人类想象。
这些人工智能取得的新技能打破，使更多人认为像人类一样思考、拥有多种用场的通用人工智能（AGI）将成为可能。

人工智能根本举动步伐培植快速发展。
一是人工智能算力需求呈指数级增长。
据OpenAI报告指出，从2012到2018年，AI模型演习的算力增长近30万倍，均匀3.5个月翻倍，且呈进一步加速态势。
二是人工智能数据资源主要性日益凸显。
多模态和跨模态数据集的培植，对人工智能技能发展起到关键支撑。

人工智能大规模家当运用将快速展开。
传统人工智能技能已经广泛运用。
而随着大模型在语义理解、视觉感知和逻辑推理等方面的能力打破，对各行业的颠覆和重塑将会上演。
大模型将为未来家当发展注入“智能”，并引发家当竞争新格局。
当前环球人工智能家当规模正迅速增长，估量2030年我国人工智能核心家当规模将超过1万亿元。

我国人工智能根本举动步伐培植有待完善。
一是在算力根本举动步伐培植方面，我国在通讯网络根本举动步伐培植方面处于领先地位，算力根本举动步伐培植也在积极推进，但天生式人工智能运用已提出更高算力需求。
其余，随着算力中央培植和大模型演习任务增多，对电力能源的需求也将不断增长。
二是在通用大模型平台培植方面，通用大模型框架平台是开展人工智能驱动的行业运用根本，海内公司积极推出干系通用大模型平台和行业运用，但我国在通用大模型平台研发方面与美国仍存在技能差距。
三是在数据资源培植方面，构建高质量、构造化、多模态的数据集是人工智能发展的主要根本举动步伐之一。
我国人口和家当规模弘大，数据资源丰富，但在高质量公共数据集培植上仍缺少对行业模型演习的数据整理和标注，尚未将所拥有的数据资源规模上风转换为大模型技能在各行业领域的更好运用效果。

我国实现人工智能技能自主可控面临更高哀求。
一是智能算力资源培植仍依赖国外GPU硬件，本钱高且存在断供风险。
智能算力是人工智能发展的“根本底座”，高度依赖智能芯片GPU。
我国急需实现高端智能芯片技能新打破，打破我国人工智能发展的算力资源制约。
二是需加大大模型自主核心技能研发。
算法创新是取得人工智能行业产品和运用竞争上风的关键驱动力量之一。
我国大模型根本技能理论、核心算法、框架平台研究以及运用效果尚不理想。
海内大模型行业运用也紧张依赖国外开源通用大模型，制约着我国人工智能和家当领悟的发展。
目前，各国都更加重视构建符合本国国情和文化特色的人工智能生态运用系统，人工智能的国家主权争夺日益突出。
三是需引进人工智能领域高端研究人才。
我国从事人工智能领域研究和开拓技能职员数量规模较大，论文和专利成果数量较多，但根本研究和原创性成果不多，须要加大对人工智能根本研究和平台构架领域高水平人才的吸引。

人工智能引发的安全风险对监管和管理提出新哀求。
一是内容安全问题。
人工智能的利用一贯存在社会伦理争议。
二是数据安全问题。
数据安全和个人隐私保护成为关键问题。
三是模型安全问题。
人工智能模型自身也存在安全隐患，针对演习数据投毒攻击，操纵滋扰模型输入内容，都可以产生缺点或潜在危险输出。
四是给法律监管和管理提出新寻衅。
人工智能发展带来的诸多安全问题，须要对人工智能进行有效管理和监管，防止技能滥用、数据知识产权争议。

人工智能对有效保障国家安全提出新寻衅。
一是影响国家政治和文化安全。
利用人工智能工具进行有目的的意识形态渗透和网络传播，会对国家政治安全和文化安全造成潜在的不良影响。
勾引式的用户交互，可以大范围进行数据网络和事宜画像，导致涉及国家安全的敏感数据和机密情报透露。
二是推动国家网络安全对抗升级。
人工智能技能在提升网络攻击手段多样化和智能化的同时，也为检测识别各种繁芜网络安全威胁变革供应新手段。
关键信息根本举动步伐安全已成为大国地缘政治博弈的新前哨，人工智能技能发展对实现其网络安全防护韧性提出新寻衅。
三是推动当代战役形态加速演进。
人工智能技能在武器装备上的运用部分改变了战役形态。
同时利用深度假造图片和***等进行虚假信息宣扬，已成为认知战、舆论战的主要组成部分。

推动人工智能根本举动步伐培植。
一是夯实人工智能算力根本举动步伐。
培植国家智能打算中央，加快西部智能算力中央培植，促进算力资源区域协同共享，提升算力资源利用效能。
二是打造高质量数据资源根本举动步伐。
建立国家数据资源做事和共享平台，加强各行业运用数据集和语料库培植，促进大规模优质数据资源搜集。
建立数据汇聚统一标准、格式规范，加强对各领域数据的标注事情，推动各方协作开展数据资源共享和开拓利用。

加快人工智能芯片技能发展。
一是加快自主可控人工智能芯片技能研发。
加快履行高端智能芯片重大专项，推动关键技能攻关重大项目，提升智能芯片设计能力和制造水平，打造自主可控的智能算力硬件根本。
二是提升国产智能芯片推广运用。
加大海内芯片厂商智能芯片研发和配套软件的国产化替代进程，勾引大模型研发和运用企业的国产化算力资源支配。
三是推动人工智能芯片家当发展。
加大对通用人工智能芯片GPU设计制造，以及针对运用处景的专业芯片设计和研发力度，推动智能芯片百口当链发展。

实现人工智能核心技能打破。
一是布局人工智能核心技能攻关。
鼓励海内企业在通用大模型算法、框架和平台举动步伐方面的培植，推进我国全阶段自主可控通用大模型培植，争取人工智能核心技能发展的主动权和话语权。
二是支持人工智能多领域运用处景技能开拓。
优先支持基于大模型的各领域运用技能开拓，支持面向各运用领域的高质量语料库培植，支持基于大模型运用处景的创新研究。

加强人工智能安全保障支撑。
一是成立国家人工智能咨询机构。
持续跟踪剖析人工智能对国家安全的影响，为政府供应干系技能监管和管理的政策建议。
二是加强网络安全领域运用处景技能研发。
加强对人工智能根本举动步伐的网络安全监管，利用人工智能技能提升关键信息根本举动步伐安全保障能力。
三是加强人工智能在军事领域运用支持。
加强人工智能在军事领域运用的跟踪剖析，加快军队武器装备智能化、无人化的研制进程，推进沙场态势感知平台和智能化军事指挥系统开拓。

加大人工智能科研教诲支持。
一是加快建立国家人工智能研究根本举动步伐，为政府部门、研究型大学、科研机构等供应模型演习算力支撑，建立更加开放的人工智能创新做事环境。
二是培植多个国家级人工智能研究中央，形成覆盖全国的国家级人工智能研究、教诲和成果转移的综合生态网络。
三是加大人工智能人才培养和科研支持力度。
四是加强人工智能知识与运用的民众教诲和青少年遍及。

加大人工智能金融政策支持。
一是支持海内子工智能关键技能发展。
充分发挥成本市场勉励技能创新的浸染。
二是加快海内子工智能家当发展。
支持人工智能企业创新和家当升级，加大人工智能科技创新专项的财政资金支持力度，鼓励人工智能企业进行境内外多层次成本市场的融资上市。

推动人工智能行业赋能运用。
一是加大人工智能在各领域运用的政策支撑。
扩展通用人工智能的各领域运用处景创新，推动人工智能和实体经济深度领悟发展。
二是及时总结我国人工智能在各家当领域阶段性发展成效，结合现阶段人工智能家当发展形势和需求，制订家当发展目标、任务和详细履行方案。
三是加强人工智能运用处景创新运用，加快形成新质生产力。
发挥行业标杆示范工程的引领带动浸染，带动各行业领域的企业人工智能技能运用，加快形成国家所需的各行业领域大模型运用产品和方案。

造就人工智能家当生态集群。
一是推进高水平人工智能家当园区方案和培植。
依托现有创新资源和家当根本，方案和发展一批人工智能家当创新区，造就人工智能交叉发展的专精特新企业，充分发挥家当聚拢效应和规模效应。
二是建立自主可控人工智能家当体系。
持续做大做强海内子工智能家当，持续加强人工智能根本研发能力，重点在智能芯片、根本构架、大模型家当运用等领域开展创新活动，构建人工智能百口当链和家当技能体系。
三是形玉成球竞争力人工智能家当集群。
推进企业和科研院所、研究型大学之间相互协作，共同构建人工智能家当创新生态，增强人工智能家当发展绿色动能，增强人工智能家当链整体竞争力。

加强人工智能国际互换互助。
一是加强国际互助和技能互换。
通过国际技能互换互助，更好引进国外人工智能的高端人才、技能和做事。
加强我国人工智能技能对外输出，促进人工智能家当向外拓展业务，打造我国环球化人工智能企业。
二是建立跨国数据折衷机制，加强我国企业对外洋数据的掌握能力。
从国家层面建立明确的数据跨国流动机制，在加强外洋数据的隐私保护同时加强对非敏感数据的共享和利用。
三是加强人工智能国际管理互助。
主动参与环球人工智能的利用规范和标准制订，共同打击利用人工智能技能的有组织网络犯罪，共同应对人工智能带来的安全威胁。

加强人工智能运用监管管理。
一是从国家层面加快制订人工智能监管法律法规。
积极完善有关人工智能的监管政策及法律法规，防治人工智能技能滥用带来的安全风险。
关注人工智能数据安全，防止企业和用户隐私数据透露。
二是加强人工智能运用的监督和数据审查。
建立健全人工智能运用的分级分类监牵制度和监管方法，建立行之有效的数据审查机制和接入容许规范，从源头规范大模型内容安全。
加强对人工智能技能运用管理，对大模型运用可能产生的安全风险开展合规性评估和审查处置。

（本文系国家社会科学基金高校思政课研究专项“数智技能赋能‘大思政课’实践传授教化机制研究”的阶段性成果，项目编号：23VSZ094）

来源 | 《学术前沿》2024年第8期

原文标题 | 我国人工智能发展趋势研究

作者 | 北京交通大学马克思主义学院 田永静；中国互联网络信息中央 范卫国

原文责编 | 李思琪

新媒体编辑 | 王 洋

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