打造中國版ChatGPT 蹄疾步穩更需放眼量

　　近來，ChatGPT以生動豐富的對話形式、集成完備的應用功能和迅速拓展的領域延伸，不僅再次將人工智能產業“帶火出圈”，更是對黨的二十大報告中“新一輪科技革命和產業變革深入發展，我國發展面臨新的戰略機遇”的重要論斷作出的具象說明。

　　黨的二十大報告中提出“建設現代化產業體系，推進新型工業化，加快建設數字中國”。面對ChatGPT的領先優勢與美國的迅速跟進封鎖，我們應當知難而進、迎難而上。在頂層設計上，科技部部長王志剛在全國兩會“部長通道”發言中，從技術應用角度和倫理法律角度清晰闡述了國家布局；在產業發展上，以百度“文心一言”為代表，國內各大互聯網企業均已推出或正在研發“類ChatGPT”中文對話模型。相關科技成果及布局令國人備受鼓舞，但我們仍要正視相關產業發展差距，冷靜分析技術落地阻力。

　　從業內人士的角度來看，當前國內外語言大模型差距主要體現在三方面：算力、數據、算法。

　　在算力方面，ChatGPT使用Microsoft Azure的超級計算基礎設施訓練，其對高性能算力的需求令人咋舌。國內華為等企業前瞻布局，已有基于昇騰910 AI芯片的Atlas計算卡可實現部分替代，但充足可靠的算力仍是我們當前發展大模型所缺乏的。一方面國產替代集中于中低端計算卡，僅能承接中小模型的訓練，高端計算卡暫時無法替代；另一方面自主計算生態稚嫩，研究端和生產端的從業人員缺乏替換動力。沒有更多的使用場景與更大的使用頻率，自主算力就不會有更快的進步速度。

　　在數據方面，國內規模龐大的市場與相對寬松的環境像是“黑土地”，一直為國內互聯網企業迅速發展提供豐富的養分。這也促使“數據規模決定市場占有”發展思路的形成。而現在，ChatGPT與人類專家交互的調優方法，極大提高了數據質量所占權重。高質量數據的數量與增速對我們取得產業領先優勢至關重要，但現狀令人憂心。大模型的性能提升極大地依賴數據的“投喂”，但現有中文標注信息量與英文標注信息量有較大的差距。同時，現有數據標注公司大多是低成本、低附加值的“內卷”思路，缺乏行業共識與標準，影響高質量標注數據發展。

　　在算法方面，從技術封鎖和商業盈利兩方面考量，未來業內算法交流將更受限制，這對我國的人才儲備和質量提出了考驗。根據斯坦福大學《2023 AI指數報告》，2021年發表AI論文總量世界前10機構中，我國共占9席，充分說明我國AI科研人員規模可觀。假以時日，相信國內各大企業一定可以復現GPT-3.5或GPT-4。但更令人擔心的是算法原創性，即我們是否有能力提出全新的技術路徑。考慮到AI在敏感領域的顛覆性應用，更為領先的算法恐怕無從參考。到那時，我們有沒有能力提出自主創新的算法模型呢？

　　因此，記者嘗試用“蹄疾步穩更需放眼量”來概括對于推進國產ChatGPT建設的建議。

　　首先，算力升級需蹄疾。加快推進半導體產業國產替代進程，重新校對研發時間表。產業發展有其內在規律，我們要用科學的態度對待科學，但也要發揮“一萬年太久，只爭朝夕”的主觀能動性，為核心科技的自主可控爭取主動。一方面是加快軟硬件計算設施的國產替代進程，只有增加國產設備的使用場景并提升使用頻率，我們才能更快形成獨立自主的研發與應用生態，從而實現軟硬件發展一體化推進；另一方面是加快算力共享平臺建設，在高性能算力方面健全新型舉國體制，搭建算力資源協作平臺與機制，從而為國產替代贏得時間與空間。

　　其次，政策規范需步穩。當前輿論集中于技術應用層面，但政策思考應有前瞻性，信息使用與保護的相關規范應提早規劃。伴隨AI大模型的迭代升級，深層偽造技術用于違法犯罪將更加棘手。因此，政府各部門應當通力合作、統籌協調，對AI技術的研發與應用綜合掌握，從而貫徹落實科技發展以人民為中心的理念，凸顯科技“人性之善”。

　　最后，技術創新放眼量。AI對我國高質量發展的重要性不言自明，但要警惕“一有熱點撲上去，一遇冷作鳥獸散”的現象，因為真正的競爭在于熱鬧過后仍能坐穩“冷板凳”，于無聲處聽驚雷。限于生成模型的原理，ChatGPT的答案中存在大量虛假信息，在學術文獻引用和網址推薦上尤為突出，顯示出極大的誤導性。這提醒我們不能僅僅跟隨ChatGPT的既有套路，更要對國產對話大模型發展路徑實現自主可控。“摸著石頭過河”是發展經驗，但隨著科技競爭進入“深水區”，還能有“石頭”給我們摸嗎？基礎科學底層技術的積累突破才是我們長期競爭的最大底氣，這拼的是政策制定者的前瞻決策、科研工作者的潛精研思、產業從業者的凝心聚力。

　　“人生萬事須自為，跬步江山即寥廓”，國家支持，產業積極，社會期待，相信我們能夠團結一切可以團結的力量，共同實現國產ChatGPT的破局，為實現高水平科技自立自強添磚加瓦。（記者 徐勇 實習生 李曉東）

　　轉自：人民郵電報

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