多家銀行以通用大模型為底座構(gòu)建更加豐富的金融大模型，網(wǎng)購平臺(tái)AI智能眼鏡搜索量大幅提升，春季招聘會(huì)大量崗位聚焦人工智能算法、大模型研發(fā)……眼下，我國人工智能產(chǎn)業(yè)賦能千行百業(yè)，受到的關(guān)注度越來越高。

近段時(shí)間以來，我國人工智能產(chǎn)業(yè)在算法架構(gòu)等核心技術(shù)領(lǐng)域的突破打破了相關(guān)國家的壟斷和封鎖，實(shí)現(xiàn)了核心技術(shù)自主創(chuàng)新的“蝶變”。目前，已初步構(gòu)建起包括智能芯片、大模型、基礎(chǔ)架構(gòu)等在內(nèi)的人工智能大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用體系，應(yīng)用場景已拓展至大部分行業(yè)和領(lǐng)域，部分行業(yè)領(lǐng)域滲透率達(dá)90%，大大改進(jìn)了相關(guān)行業(yè)工作方式。

不過，行業(yè)發(fā)展的一些短板也不容忽視。我國在底層算法（例如深度學(xué)習(xí)）等領(lǐng)域的研究起步較晚，企業(yè)多注重應(yīng)用層的開發(fā)而忽視基礎(chǔ)層創(chuàng)新。盡管我國AI人才總數(shù)居世界前列，但從需求來看，缺口仍然很大，且領(lǐng)軍人才比較稀缺，兼具基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人才十分稀少。此外，目前人工智能領(lǐng)域仍然存在數(shù)據(jù)偽造和算法歧視等問題，侵權(quán)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，相關(guān)法律規(guī)范還不夠健全，數(shù)據(jù)使用合規(guī)性的監(jiān)管難度較大。對此，應(yīng)從多方發(fā)力。

加強(qiáng)基礎(chǔ)研究。出臺(tái)相關(guān)政策，鼓勵(lì)基礎(chǔ)研究，設(shè)立基金或?qū)ｍ?xiàng)項(xiàng)目配套扶持，搭建政產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新合作平臺(tái)，促進(jìn)企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)間的深度合作。鼓勵(lì)引導(dǎo)相關(guān)企業(yè)加大基礎(chǔ)研究投入，努力突破底層技術(shù)瓶頸，注重維護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，積極申請專利，保護(hù)自身核心技術(shù)。

完善人才培養(yǎng)。建立健全促進(jìn)多層次人才培養(yǎng)的教育體系，鼓勵(lì)高校開設(shè)人工智能專業(yè)，支持企業(yè)開展相關(guān)培訓(xùn)，在高校和企業(yè)的人才培養(yǎng)中給予科學(xué)引導(dǎo)。企業(yè)應(yīng)與高校和職業(yè)院校積極合作開展人工智能技術(shù)定向培養(yǎng)或聯(lián)合培養(yǎng)，通過設(shè)立獎(jiǎng)學(xué)金、助學(xué)金、實(shí)習(xí)基地等方式鼓勵(lì)支持優(yōu)秀學(xué)生投身人工智能事業(yè)，鼓勵(lì)企業(yè)職工參加相關(guān)技術(shù)競賽和行業(yè)培訓(xùn)交流，積極吸引海外人才。

注重風(fēng)險(xiǎn)防控。完善人工智能應(yīng)用邊界的法律法規(guī)，建立人工智能技術(shù)倫理審查和監(jiān)管制度，將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防監(jiān)管貫穿人工智能技術(shù)研發(fā)使用的全過程。建立人工智能倫理管理機(jī)制，避免相關(guān)技術(shù)的道德風(fēng)險(xiǎn)。制定動(dòng)態(tài)評估體系，預(yù)判和防止相關(guān)技術(shù)可能帶來的弊端，將人工智能倫理和法規(guī)培訓(xùn)納入員工入職培訓(xùn)和日常守則。引導(dǎo)消費(fèi)者提高對人工智能技術(shù)的倫理和法規(guī)認(rèn)知，在遵循相關(guān)倫理法規(guī)的前提下使用有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)。

（來源：經(jīng)濟(jì)日報(bào)）