孙凝晖
人工智能领域重磅专家
中国工程院院士
中国高性能计算机领域主要学术带头人之一
中国科学院计算技术研究所研究员、学术所长
中国科学院大学计算机科学与技术学院院长、博导
中国科学院计算技术研究所院士
计算机体系结构国家重点实验室主任
国家智能计算机研究开发中心主任
北京市人工智能战略咨询专家委员会委员
一、计算技术发展简介
近年来，人工智能领域正经历一场由生成式大型人工智能模型引领的迅猛增长。2022年11月30日，OpenAI公司发布了名为ChatGPT的人工智能对话机器人，其卓越的自然语言处理能力迅速吸引了全球的目光，并在短短两个月内用户量突破1亿大关。这一成就激发了全球范围内的大模型热潮，诸如Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等众多大型模型如雨后春笋般相继问世，因此，2022年被誉为大模型发展的元年。
当前，信息时代正加速向智能计算时代迈进，人工智能技术不断取得新突破，正日益深入地渗透并赋能各行各业，使得人工智能与数据要素成为新生产力的典范。习近平总书记强调，应将新一代人工智能作为推动科技飞跃、产业升级、生产力全面提升的关键力量，奋力实现高质量发展。自党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央始终高度重视智能经济的发展，积极推动人工智能与实体经济的深度融合，为高质量发展注入了强大的动力。
二、智能计算发展简介
智能计算含AI技术与计算载体，经历四阶段：通用计算装置（1946年起）、逻辑推理专家系统（1990年起）、深度学习计算系统（2014年左右起）、大模型计算系统（2020年起）。通用计算装置推动AI概念诞生。逻辑推理专家系统依赖手工知识库，受计算复杂度限制。深度学习计算系统以学习能力为目标，通过神经网络自动学习，大幅提升模式识别能力。大模型计算系统以“大”取胜，参数、训练数据、算力需求巨大，如ChatGPT采用GPT-3大模型，引领AI技术新高度。大模型带来技术规模定律、算力需求爆炸式增长、劳动力市场冲击。AI前沿方向包括多模态大模型、视频生成大模型、具身智能、AI4R（AI for Research）成为科学发现与技术发明主要范式。通用人工智能（AGI）仍具挑战，AI大模型尚需深化对智能世界的理解。
三、人工智能的安全风险及应对策略
人工智能的发展极大地推动了全球科技进步，但与此同时，也带来了一系列安全风险。这些风险需要我们从技术和法规两个层面来共同应对。技术风险及应对策略：
1.互联网虚假信息泛滥
数字分身与伪造视频：如AI Yoon等利用DeepFake技术合成的数字人，以及伪造领导人视频等，严重扰乱了选举秩序，降低了新闻媒体行业的社会信任度。
伪造新闻与诈骗：使用ChatGPT等工具自动生成虚假新闻，以及通过AI语音模仿进行诈骗，如某香港国际企业被骗3500万美元的案例，都显示了虚假信息的危害。
换脸变声与不雅图片：这些技术被用于非法目的，对公众人物和社会造成了不良影响。
应对策略：迫切需要发展互联网虚假信息的伪造检测技术，以识别和防范这些虚假信息。
2.AI大模型的可信问题
事实性错误与政治偏见：AI大模型可能产生错误的事实性信息，或输出带有政治偏见的言论。
易被诱导与数据安全问题：AI大模型容易被诱导输出错误知识和有害内容，同时，大模型也可能成为敏感数据的诱捕器。
应对策略：需要发展大模型安全监管技术，并构建自己的可信大模型，以确保AI的准确性和安全性。
3.法规建设
为了保障人工智能的安全，各国都在积极制定相关法规。我国也在这方面取得了显著进展，如科技部发布的《新一代人工智能伦理规范》，以及中央网信办发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》等。然而，仍需加快推进《人工智能法》的出台，以构建更加完善的人工智能治理体系。
欧美国家也先后出台了多项法规，如欧盟的《通用数据保护条例》和美国的《人工智能权利法案蓝图》等。这些法规为人工智能的发展提供了法律保障，也促进了国际间的合作与交流。
四、中国智能计算的发展困境
尽管我国在人工智能领域取得了显著成绩，但仍面临诸多发展困境，特别是受到美国科技打压政策的影响。
AI核心能力差距：美国在AI高端人才、基础算法创新、底座大模型能力等方面长期处于领先地位，中国在这些方面存在明显差距。
高端算力产品禁售：如A100、H100等高端智算芯片对华禁售，导致我国核心算力芯片的性能落后国际先进水平。
智能计算生态孱弱：国内智能计算生态发展不足，开发工具、资金投入等方面都与国际领先水平存在较大差距。
AI应用门槛高：AI技术推广应用于各行各业时，需要进行大量定制工作，导致单次使用成本高。
人才短缺：我国在AI领域的人才数量与实际需求相比明显不足。
五、中国发展智能计算的道路选择
面对上述困境，我国在选择发展智能计算的道路上需要深思熟虑。
选择一：统一技术体系
追赶兼容美国主导的A体系：虽然现实可行，但受到美国技术封锁和生态限制，追赶难度较大。
构建专用封闭的B体系：易于形成完整可控的技术体系与生态，但封闭性限制了其全球化发展。
全球共建开源开放的C体系：用开源打破生态垄断，降低技术门槛，凝聚国内外力量共建统一技术体系。这是我国应更多考虑的道路。
选择二：拼算法模型还是拼新型基础设施
我国应着重发展新型基础设施，实现数据、算力、算法的全面基础设施化。这包括建设国家数据枢纽与数据流通基础设施，构建大模型研发与应用的基础设施，以及推动全国一体化算力网建设等。
选择三：AI+赋能虚拟经济还是实体经济
美国更倾向于将AI应用于虚拟经济，而我国应更加重视实体经济与虚拟经济的同步发展。我国应精选若干行业加大投入，形成可低门槛全行业推广的范式，如装备制造业和医药业等。
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