科技部就人工智能大模型产业应用提案、人工智能产业发展提案进行答复【AI战略洞察】

清华大学人工智能国际治理研究院

2024-10-27 20:51发布于北京清华大学人工智能国际治理研究院官方账号


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前言





10月21日，科技部网站发布《关于政协第十四届全国委员会第二次会议第02025号（工交邮电类287号）提案答复的函》《关于政协第十四届全国委员会第二次会议第02748号（工交邮电类392号）提案答复的函》，分别对全国工商联提出的《关于加快推动人工智能大模型产业应用的提案》和农工界提出的《关于促进国内生成式人工智能产业发展的提案》进行答复。


以下是要点信息和全文标注。



《关于加快推动人工智能大模型产业应用的提案》针对我国人工智能大模型产业应用存在的问题，提出强化关键技术研发、促进数据安全共享、加强伦理治理规范、强化人才引培等建议。

科技部在答复函中表示，下一步，科技部将强化人工智能科技创新研发部署，加强大模型领域基础研发布局和关键核心技术攻关力度。加快完善伦理规范、安全与标准体系和治理规则，为大模型技术与产业健康有序发展提供更明确、稳定的规则导向。加快通用人工智能模型创新和领域垂直大模型应用迭代演进，支持建设大规模高质量多模态数据集，推动重大成果转化应用，促进人工智能深度赋能产业变革升级，支撑引领新质生产力形成。

《关于促进国内生成式人工智能产业发展的提案》分析了我国生成式人工智能发展存在的系列问题，提出强化关键技术研发、促进数据安全共享、加强伦理治理规范、强化人才引培等建议。

科技部在答复函中表示，下一步，科技部将持续加强前瞻系统性布局，加强人工智能基础研究布局和关键核心技术攻关。加大政策引导力度和资金支持力度，强化芯片、算力等领域关键技术攻关。依托国家新一代人工智能创新发展试验区，支持地方探索面向人工智能重大应用场景有条件开放公共数据，加快建设大规模高质量多模态数据集。



要点信息


要点一：具体措施更加细化

  • 此前：以往的政策文件更多地提出了宏观指导原则，如《新一代人工智能发展规划》等文件，虽然也提到了加强技术研发、促进数据共享等内容，但相对较为笼统。

  • 此次：科技部的回复中，具体措施更为详细，例如提到“部署开展大模型基础原理和新架构探索”、“加快建设大规模高质量多模态数据集”等具体的行动计划。


要点二：强调了伦理治理的具体落实

  • 此前：虽然《新一代人工智能治理准则》和《新一代人工智能伦理规范》等文件已经发布，但在实际操作中的具体执行细节较少提及。

  • 此次：科技部明确提出将“完善伦理规范、安全与标准体系和治理规则”，并强调了《科技伦理审查办法（试行）》的实施，这表明政府正在将伦理治理从理论层面推向实践层面。


要点三：增加了对应用场景的支持

  • 此前：早期政策文件更多关注于技术研发和基础理论研究。

  • 此次：科技部特别提到了“加快推动人工智能场景创新和应用示范”，并具体指出已经在智慧农场、智能矿山、智能工厂、智能供应链等领域建设了近千个应用场景，这显示了政府对实际应用落地的重视程度提高。


要点四：加强了国际合作的表述

  • 此前：虽然一些政策文件中提到了国际合作的重要性，但具体的合作方式和路径没有详细说明。

  • 此次：科技部在回复中明确表示将“推进全方位、多层次国际合作”，并提到通过国际会议、论坛、展览等活动推动全球人才技术交流，这表明政府希望在国际合作方面取得实质性进展。


要点五：强化了人才队伍建设的具体措施

  • 此前：虽然政策文件中提到要加强人才队伍建设，但具体的培养和引进措施不够明确。

  • 此次：科技部提出了具体的措施，如“加强高层次人才引进力度”、“支持青年人才承担国家重大任务攻关”、“强化复合型人才培养”等，显示出政府在人才培养方面的具体行动方案。


要点六：增加了对生成式人工智能的专门支持

  • 此前：早期政策文件中对生成式人工智能的专门支持较少。

  • 此次：科技部在回复中专门提到了生成式人工智能的发展，提出要“持续完善生成式人工智能原创理论体系”，并强调了在这一领域的关键技术攻关和应用场景建设。


科技部的回复不仅重申了国家对人工智能发展的重视，还在具体措施、伦理治理、应用场景、国际合作和人才队伍建设等方面提出了更为详细的实施方案，体现了政策的进一步深化和具体化。


文末附《关于加快拓展人工智能大模型技术应用场景的提案》原文。




全文标注


关于政协第十四届全国委员会第二次会议第02025号（工交邮电类287号）提案答复的函
国科提案规〔2024〕第107号


全国工商联：


你们提出的《关于加快推动人工智能大模型产业应用的提案》收悉。经认真研究，现答复如下。


提案针对我国人工智能大模型产业应用存在的问题，提出强化关键技术研发、促进数据安全共享、加强伦理治理规范、强化人才引培等建议，对提升我国生成式人工智能整体竞争力，推动人工智能快速有序健康发展具有重要意义。


科技部持续加强前瞻系统性布局，强化人工智能大模型基础研究和技术研发部署，建立健全人工智能标准体系和伦理规范，强化技术研发和应用规范指引，加快推动人工智能示范应用场景建设，构建人工智能开放创新生态。


一是持续强化人工智能关键核心技术攻关。实施科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，围绕大数据智能、跨媒体智能、群体智能等方向持续开展攻关，聚焦大模型、博弈智能等前沿方向实施一批旗舰研发项目，强化人工智能大模型架构、算力芯片等底层技术攻关力度。在国家重点研发计划中实施智能传感器、智能机器人等重点专项，推进行业关键共性技术研究。国家自然科学基金设立人工智能一级代码项目，加大对人工智能基础理论研究和重大原始创新的支持力度。


二是扎实推进人工智能伦理治理工作。加强人工智能治理专家队伍建设，成立新一代人工智能治理专业委员会，在国家科技伦理委员会中设立人工智能伦理分委员会，强化伦理治理等重大问题的调查研究和决策咨询。发布《新一代人工智能治理准则》和《新一代人工智能伦理规范》，提出规范人工智能研发与应用的基本准则。2023年联合十部门印发《科技伦理审查办法（试行）》，明确人工智能等新兴领域科技活动的伦理审查要求。


三是加快推动人工智能场景创新和应用示范。2022年科技部联合六部门发布《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，鼓励探索场景驱动的人工智能赋能经济社会发展新模式，各地方积极响应，围绕智慧农场、智能矿山、智能工厂、智能供应链等建设近千个应用场景，推动大模型场景应用落地。布局建设北京、上海、深圳、杭州等18个国家新一代人工智能创新发展试验区，推进人工智能示范应用场景建设。依托人工智能优势企业建设一批“国家新一代人工智能开放创新平台”，鼓励推动行业领域数据和模型算法开源开放，构建有利于人工智能科技创新和产业创新的良好生态。


下一步，科技部将强化人工智能科技创新研发部署，加强大模型领域基础研发布局和关键核心技术攻关力度。加快完善伦理规范、安全与标准体系和治理规则，为大模型技术与产业健康有序发展提供更明确、稳定的规则导向。加快通用人工智能模型创新和领域垂直大模型应用迭代演进，支持建设大规模高质量多模态数据集，推动重大成果转化应用，促进人工智能深度赋能产业变革升级，支撑引领新质生产力形成。


感谢你们对科技工作的支持！


科　技　部
2024年8月15日


关于政协第十四届全国委员会第二次会议第02748号（工交邮电类392号）提案答复的函
国科提案规〔2024〕第108号
农工界：

你们提出的《关于促进国内生成式人工智能产业发展的提案》收悉。经认真研究，现答复如下。


提案分析了我国生成式人工智能发展存在的系列问题，提出强化关键技术研发、促进数据安全共享、加强伦理治理规范、强化人才引培等建议，对提升我国生成式人工智能整体竞争力，推动人工智能快速有序健康发展具有重要意义。


一、关于加强基础理论研究和关键技术研发的建议

科技部全链条部署人工智能基础研究、技术研发和重大攻关任务。实施科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，围绕大数据智能、跨媒体智能、群体智能等方向持续开展攻关，聚焦大模型、博弈智能等前沿方向实施一批旗舰研发项目。在国家重点研发计划中实施智能传感器、智能机器人、智能农机装备、储能与智能电网、智能交通装备技术等重点专项，推进行业关键共性技术研究。国家自然科学基金设立人工智能一级代码项目，加大对人工智能基础理论研究和重大原始创新的支持力度。


下一步，科技部将持续加强前瞻系统性布局，加强人工智能基础研究布局和关键核心技术攻关。部署开展大模型基础原理和新架构探索，持续完善生成式人工智能原创理论体系。强化分布式高效深度学习框架、大规模认知与推理等关键算法研发，加快通用人工智能模型创新和领域垂直大模型应用迭代演进。加大政策引导力度和资金支持力度，强化芯片、算力等领域关键技术攻关。

二、关于推动数据安全合理开放共享的建议

科技部积极推进数据开放共享。布局建设北京、上海、深圳、杭州等18个国家新一代人工智能创新发展试验区，支持地方推动数据和算力科技创新，推进数据资源分类分级开放共享。充分发挥企业创新主体作用，依托人工智能优势企业布局建设一批“国家新一代人工智能开放创新平台”，推动行业领域数据和模型算法开源开放，加快构建人工智能开放创新生态。


下一步，科技部将会同有关部门统筹推进数据发展与有序开放。依托国家新一代人工智能创新发展试验区，支持地方探索面向人工智能重大应用场景有条件开放公共数据，加快建设大规模高质量多模态数据集。鼓励人工智能科技领军企业探索构建涵盖硬件、软件、算法、模型和应用的开源开放体系，强化人工智能科技创新的基础要素支撑。


三、关于加强人工智能伦理道德评价的建议

科技部扎实推进人工智能伦理治理工作，加强人工智能治理专家队伍建设，成立新一代人工智能治理专业委员会，在国家科技伦理委员会中设立人工智能伦理分委员会，强化伦理治理等重大问题的调查研究和决策咨询。发布《新一代人工智能治理准则》和《新一代人工智能伦理规范》，提出规范人工智能研发与应用的基本准则。2023年联合十部门印发《科技伦理审查办法（试行）》，明确人工智能等新兴科技活动的伦理审查要求。有序推进人工智能立法工作，《人工智能法草案》已被列入国务院立法工作计划。


下一步，科技部将以发展为目标导向，坚持包容审慎治理。秉持负责任的大国担当，完善伦理规范、安全与标准体系和治理规则，增强政策透明性，为生成式人工智能技术与产业健康有序发展提供更明确、稳定的规则导向。推进全方位、多层次国际合作，促进人工智能更快更好发展。


四、关于优化人才培养体系与拓展人才引进途径的建议

科技部持续加强人工智能人才队伍建设。会同有关部门加强人工智能领域人才引进力度，在人才计划中重点向海外高层次人才倾斜。依托人工智能国家实验室体系和重大项目部署，培育人才队伍，提升人才吸引力，发现和引进国际人工智能顶尖学者和高水平团队。加强青年人才培养和支持力度，不断壮大人工智能人才队伍。搭建高端人工智能合作平台，支持举办北京中关村论坛、上海世界人工智能大会等主场活动，促进全球人才交流和学术成果共享。


下一步，科技部将会同有关部门加快推进人工智能领域多层次人才队伍建设，加强高层次人才引进力度，支持青年人才承担国家重大任务攻关，强化复合型人才培养，不断提升人工智能整体科技创新能力。加强国际技术合作，依托人工智能国际会议、论坛、展览等活动，推动全球人才技术交流。


感谢你们对科技工作的支持！


科　技　部
2024年8月14日




附件


关于加快拓展人工智能大模型技术应用场景的提案


提案人：贺晗（十四届全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量谷董事长）


作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能大模型技术正在为经济社会发展持续注入新动能。从GPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研保持高速迭代，各类模型层出不穷，模型性能不断提升，创新创业蓬勃兴起，展现了惊人的演进速度。同时，大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，基于大模型的泛化能力和涌现特性，其在越来越多垂直行业场景上，展现了惊艳的性能表现和巨大的发展潜力，得到了各行业高度关注，场景驱动成为大模型技术创新和产业增长的重要模式。


加快拓展人工智能大模型技术应用场景，对促进人工智能更高水平应用，培育新质生产力，更好支撑高质量发展具有重要意义。为此建议：


一、鼓励搭建多层次应用场景供需对接平台，为市场提供“看得见、摸得着”的应用场景，推动应用场景拓展从“出文件”“给政策”到“建机制”“创机会”转变。鼓励地方政府、领军企业、行业协会和专业服务机构搭建全国级、地方级、行业级等多层次人工智能大模型技术应用场景供需对接平台，推动各行各业的场景需求方通过平台面向全社会发布真实业务场景和行业真实需求，征集应用场景需求、市场化项目需求，推动技术供给方公开发布大模型创新应用解决案例，实现技术、模型、数据等资源对接，不断提升供需匹配效率。推动具有首创性、示范性的标杆场景项目落地，打造标杆性大模型产品和服务。常态化征集、遴选技术创新性强、成熟度高、应用前景广阔的典型应用案例并公开发布。


二、在全国范围实施大模型赋能千行百业示范应用推进计划。鼓励工业、金融、商务、交通、医药、政务、教育、文旅、传媒等各行业各领域深度挖掘、积极打造可应用人工智能大模型技术的各类场景，推动大模型赋能产业互联网平台应用，通过大模型技术对现有生产、服务和管理方式进行升级，实现业务流程创新和再造，在“降本提质增效”的同时，开发新功能、形成新产品、拓展新应用，实现人工智能技术与行业更加深度融合。


三、大力推进大模型应用生态建设，构建开放共享协同的产业生态体系。鼓励各类主体围绕算力平台、大模型开源社区和协作平台、多模态公共数据集等人工智能基础设施资源进行长期投入。加强各行业数据的采集、利用、开发，储备高质量产业数据集。鼓励地方通过共享开放、服务购买、创新券等方式，降低大模型应用的基础设施使用成本。建立人工智能产业统计指标体系。加大宣传力度，持续营造人工智能高质量发展和高水平应用的良好氛围。强化部门协作，共同营造稳定包容的监管环境。


四、注重面向通用人工智能时代的人才培养，培养一批既懂行业技术又懂大模型技术的综合型人才。推动高校完善通用人工智能相关学科建设，完善教学体系，做好学科交叉融合。支持学校与企业、科研机构等联动开设“第二课堂”，推动人工智能进校园，加强人工智能通识教育。加速产学研各界融合，大力建设校企联合研发中心、实训基地，将教学内容与产业一线紧密结合，培养富有实战经验的人才。鼓励创新，鼓励学生自由发挥自身能力与才华，为各行各业大模型应用的发展奠定创新基础。举办高水平赛事，发现、汇聚和引进优秀人工智能人才。

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清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。



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