近10年來(lái)以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)掀起了人工智能新一波發(fā)展浪潮。伴隨著大數(shù)據(jù)規(guī)模、并行處理芯片計(jì)算能力、深度學(xué)習(xí)模型能力的快速協(xié)同迭代與革新，孕育了以ChatGPT為代表的、具備認(rèn)知智能的大模型技術(shù)，促使通用型人工智能應(yīng)用初露鋒芒。認(rèn)知大模型技術(shù)已成為全球人工智能領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)，其帶來(lái)的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新模式變革極有可能成為新一輪技術(shù)革命的發(fā)端。我國(guó)也迫切需要發(fā)展獨(dú)立自主的大模型技術(shù)以支撐相關(guān)重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用需求。然而，我國(guó)在認(rèn)知大模型研發(fā)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)、算力、創(chuàng)新組織等方面存在一定的瓶頸和“卡脖子”問(wèn)題，迫切需要有針對(duì)性的政策加以解決。

一、認(rèn)知大模型引發(fā)新一輪技術(shù)“軍備競(jìng)賽”

認(rèn)知大模型是罕見的“能力超出開發(fā)者設(shè)計(jì)”的技術(shù)產(chǎn)品。目前，即便是ChatGPT 模型的開發(fā)者，對(duì)于模型應(yīng)用潛力的認(rèn)知依然在不斷更新。認(rèn)知大模型的功能分為三個(gè)層面：一是以對(duì)話的形式進(jìn)行交互式問(wèn)答；二是機(jī)器翻譯、編寫代碼等功能，將其作為辦公助手，可以大幅提高工作效率；三是解決了人機(jī)交互問(wèn)題。能夠?qū)⒒\統(tǒng)的人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的程序代碼，通過(guò)將復(fù)雜的任務(wù)分解成簡(jiǎn)單的代碼指令，操作電腦或機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

ChatGPT的巨大應(yīng)用潛力引發(fā)了全球AI巨頭的技術(shù)“軍備競(jìng)賽”。微軟、谷歌、臉書等均斥巨資投入到認(rèn)知大模型的開發(fā)當(dāng)中。與此同時(shí)，我國(guó)的百度、華為、阿里、科大訊飛、清華大學(xué)等也均紛紛推出了自己的認(rèn)知大模型產(chǎn)品。普華永道預(yù)測(cè)，到2030年認(rèn)知大模型將為全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)超過(guò)15萬(wàn)億美元的增長(zhǎng)。

二、認(rèn)知大模型引發(fā)新一輪技術(shù)變革

（一）自主認(rèn)知大模型對(duì)關(guān)鍵領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響

認(rèn)知大模型廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景使其必然能夠在各類關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。例如，一是能夠大幅提升信息系統(tǒng)研發(fā)效率，在認(rèn)知大模型的輔助下，信息系統(tǒng)的開發(fā)效率將會(huì)以幾何的倍數(shù)提升；二是提升工業(yè)智能化水平，可以協(xié)助機(jī)器人和控制系統(tǒng)更好地理解和應(yīng)對(duì)不同情況下的指令，實(shí)現(xiàn)靈活、高效的生產(chǎn)線自動(dòng)化；三是提升軍隊(duì)的指揮和作戰(zhàn)效率，可以構(gòu)建智能化無(wú)人武器系統(tǒng)，操控智能無(wú)人飛行器、智能無(wú)人作戰(zhàn)車輛、智能水下艦艇等；四是成為認(rèn)知戰(zhàn)的新戰(zhàn)場(chǎng)，認(rèn)知大模型的訓(xùn)練技術(shù)中包含了融合人類反饋的評(píng)價(jià)機(jī)制，因此其產(chǎn)生的內(nèi)容也會(huì)因?yàn)榱?chǎng)不同而帶有“感情色彩”，從而成為觀點(diǎn)和意識(shí)形態(tài)輸出的工具。

（二）自主認(rèn)知大模型將引起新技術(shù)生態(tài)層面變革

通用性是認(rèn)知大模型所具有的一項(xiàng)重要能力。傳統(tǒng)人工智能技術(shù)采用“一任一?！狈妒?，即為每一個(gè)任務(wù)定制一個(gè)單獨(dú)的模型，而認(rèn)知大模型可以當(dāng)作一個(gè)通用基礎(chǔ)模型同時(shí)應(yīng)對(duì)各種類型的任務(wù)（如問(wèn)答、翻譯、摘要、編程等），實(shí)現(xiàn)了“千任一?！钡拇笠唤y(tǒng)智能服務(wù)范式，因此能夠成為承載多種應(yīng)用的“基座平臺(tái)”。相關(guān)企業(yè)也必然會(huì)基于自己的認(rèn)知大模型開發(fā)系列產(chǎn)品，打造應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并進(jìn)而通過(guò)生態(tài)捆綁上下游產(chǎn)業(yè)鏈條的方式，形成新的壟斷體系。日前，OpenAI已經(jīng)在官網(wǎng)宣布正式發(fā)布App應(yīng)用，并登錄蘋果應(yīng)用商店。未來(lái)，在大模型技術(shù)上有壟斷能力的企業(yè)很可能再次形成類似微軟Windows、谷歌Android、蘋果IOS的壟斷性平臺(tái)產(chǎn)品，從而收割上下游產(chǎn)業(yè)鏈所產(chǎn)生的價(jià)值，賺取超額利潤(rùn)。

（三）自主認(rèn)知大模型將引起戰(zhàn)略層面的創(chuàng)新變革

認(rèn)知大模型的創(chuàng)新過(guò)程本身也是極具變革性的。最初，認(rèn)知大模型中關(guān)鍵技術(shù)——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要來(lái)源于以杰弗里·辛頓教授（圖靈獎(jiǎng)獲得者）為代表的高校研究者長(zhǎng)達(dá)幾十年的堅(jiān)守與耕耘。伴隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，高校研究者們進(jìn)一步借助工業(yè)界的資源和力量，通過(guò)科技巨頭建立的研發(fā)實(shí)驗(yàn)室將發(fā)展較成熟的智能算法應(yīng)用于部分行業(yè)（如人臉識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域），并取得了巨大成功。盡管如此，許多情境下單一算法仍很難達(dá)到理想結(jié)果，于是業(yè)界開始嘗試融合多項(xiàng)人工智能技術(shù)，以系統(tǒng)集成創(chuàng)新的方式來(lái)解決部分復(fù)雜任務(wù)。在此背景下，OpenAI公司探索出了一條可行的大模型技術(shù)發(fā)展路線，并推出了受到社會(huì)各界廣泛關(guān)注的ChatGPT產(chǎn)品。

研發(fā)大模型技術(shù)需要雄厚資金的長(zhǎng)期持續(xù)投入與積累。以O(shè)penAI公司為例，其最早是由馬斯克等人于2015年成立的一家非盈利的人工智能研究公司，啟動(dòng)資金10億美元。2019年轉(zhuǎn)為營(yíng)利性機(jī)構(gòu)，并獲得微軟公司10億美元的投資。2020年發(fā)布了第一個(gè)商業(yè)化產(chǎn)品，正式開始商業(yè)化運(yùn)作。2023 年ChatGPT發(fā)布后，微軟向該公司提供了第二筆多年期投資，據(jù)報(bào)道為100億美元。大量的資金投入吸引了眾多頂尖級(jí)科學(xué)家開始進(jìn)入企業(yè)型實(shí)驗(yàn)室工作，并同時(shí)為大學(xué)培養(yǎng)的創(chuàng)新型博士人才提供了充足的就業(yè)崗位。

除了資金上的壁壘之外，阻礙大學(xué)和政府實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行認(rèn)知大模型研究的還有數(shù)據(jù)壁壘。據(jù)報(bào)道，ChatGPT背后的認(rèn)知大模型消耗了45TB的文本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源高度依賴微軟、谷歌等公司的搜索引擎平臺(tái)。傳統(tǒng)的大學(xué)實(shí)驗(yàn)室和政府科研部門由于缺乏對(duì)外服務(wù)的平臺(tái)型產(chǎn)品，很難收集到如此規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)，因此只能采用與平臺(tái)公司合作的方式開展研究。

三、我國(guó)建設(shè)認(rèn)知大模型存在的“瓶頸”

（一）數(shù)據(jù)和算力等源頭資源存在供給“短板”

大模型的開發(fā)主要涉及數(shù)據(jù)、模型、算力。在我國(guó)自主大模型研發(fā)過(guò)程中，數(shù)據(jù)與算力存在明顯的瓶頸問(wèn)題。

數(shù)據(jù)層面，認(rèn)知大模型的研發(fā)非常依賴高質(zhì)量的文本數(shù)據(jù)與使用用戶交互反饋數(shù)據(jù)。但是，在全球互聯(lián)網(wǎng)上，英文文本在規(guī)模、質(zhì)量、開源獲得性上都優(yōu)于中文文本，這極大地制約了中文認(rèn)知大模型的能力上限。目前ChatGPT的語(yǔ)料庫(kù)里中文僅占5％。這種因數(shù)據(jù)來(lái)源導(dǎo)致的服務(wù)質(zhì)量不公平，也勢(shì)必會(huì)拉低現(xiàn)有認(rèn)知大模型中文場(chǎng)景的應(yīng)用效果。

算力層面，認(rèn)知大模型的訓(xùn)練需要大量的芯片，而這一點(diǎn)恰恰是我國(guó)科技領(lǐng)域的短板。目前，認(rèn)知大模型訓(xùn)練的主流芯片英偉達(dá)A100已經(jīng)對(duì)我國(guó)禁運(yùn)，替代產(chǎn)品A800在理論性能上降低了30%。此外，ChatGPT的推出引發(fā)了全行業(yè)的大模型“軍備競(jìng)賽”，大型頭部企業(yè)為開發(fā)自己的認(rèn)知大模型紛紛斥巨資采購(gòu)GPU芯片，已經(jīng)導(dǎo)致了全球計(jì)算芯片的價(jià)格暴漲。計(jì)算資源受限必然會(huì)嚴(yán)重影響大模型的開發(fā)和迭代速度，使得我國(guó)企業(yè)與國(guó)際巨頭在競(jìng)爭(zhēng)中存在拉開差距的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）技術(shù)缺乏或會(huì)引發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)

認(rèn)知大模型被認(rèn)為是堪比電、互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)性技術(shù)發(fā)明，是由于認(rèn)知大模型具有通用性的特點(diǎn)，認(rèn)知大模型有望成為承載多種應(yīng)用的“基礎(chǔ)設(shè)施”，相關(guān)企業(yè)必然會(huì)基于認(rèn)知大模型開發(fā)系列產(chǎn)品，尤其與知識(shí)生產(chǎn)相關(guān)的行業(yè)將被這項(xiàng)技術(shù)所影響、賦能，甚至顛覆。如微軟將ChatGPT和Office、Bing進(jìn)行了整合，谷歌也推出了基于自身認(rèn)知大模型的搜索產(chǎn)品等。這些企業(yè)在完成產(chǎn)品整合之后必然會(huì)進(jìn)一步打造應(yīng)用生態(tài)，類似微軟、安卓、蘋果生態(tài)圈，通過(guò)生態(tài)捆綁上下游產(chǎn)業(yè)鏈條，形成新的壟斷體系。如果我國(guó)基于認(rèn)知大模型的下游產(chǎn)業(yè)完全依附于歐美技術(shù)產(chǎn)品，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)認(rèn)知大模型領(lǐng)域的“卡脖子”問(wèn)題。

目前，最先進(jìn)的認(rèn)知大模型ChatGPT拒絕來(lái)自中國(guó)的用戶注冊(cè)使用，這本身是一種技術(shù)封鎖行為。未來(lái)，當(dāng)科技巨頭基于認(rèn)知大模型形成類似Windows操作系統(tǒng)的技術(shù)生態(tài)后，可能會(huì)通過(guò)封鎖生態(tài)的方式將中國(guó)企業(yè)排除在全球產(chǎn)業(yè)鏈之外，造成我國(guó)在新一代人工智能技術(shù)革命浪潮中處于“卡脖子”的被動(dòng)地位。

（三）自主研發(fā)認(rèn)知大模型的創(chuàng)新組織難題

人才方面，我國(guó)的高水平科研人員主要分布在大學(xué)和政府科研機(jī)構(gòu)，人才組織方式與認(rèn)知大模型研發(fā)的條件需求存在一定差異。很多高水平團(tuán)隊(duì)受到大規(guī)模數(shù)據(jù)、算力的制約，無(wú)法開展實(shí)戰(zhàn)級(jí)別的模型研發(fā)。資金方面，大模型有“算量巨大”特征，英偉達(dá)單片A100 GPU產(chǎn)品售價(jià)10萬(wàn)元，ChatGPT模型參數(shù)高達(dá)1750億個(gè)之巨，微軟提供3萬(wàn)多張芯片。國(guó)內(nèi)呈現(xiàn)“百模大戰(zhàn)”，研發(fā)投入存在一擁而上、山頭林立的現(xiàn)象，導(dǎo)致資源投入總規(guī)模雖然很大，但是單個(gè)項(xiàng)目往往存在資源不足的問(wèn)題。組織方面，與國(guó)際科技巨頭相比，我國(guó)的高科技企業(yè)很少建立類似OpenAI的非盈利型研究機(jī)構(gòu)，大多通過(guò)企業(yè)中現(xiàn)有的技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)部門推動(dòng)科技創(chuàng)新。在業(yè)績(jī)考核的壓力下，管理層無(wú)法在具有潛力的方向上進(jìn)行長(zhǎng)期的科研投入，技術(shù)部門往往在技術(shù)不成熟時(shí)就急于進(jìn)行產(chǎn)品化應(yīng)用和商業(yè)推廣，機(jī)構(gòu)難有能持續(xù)做好基礎(chǔ)模型的耐心。

引導(dǎo)科技企業(yè)將資金、數(shù)據(jù)、算力投入到長(zhǎng)期的高回報(bào)研究當(dāng)中，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)之間數(shù)據(jù)算力與高校智力之間的整合，是我國(guó)在創(chuàng)新機(jī)制上要解決的重要問(wèn)題。

四、政策建議

（一）推動(dòng)源頭技術(shù)資源的高質(zhì)量供給

政府對(duì)于高新技術(shù)研發(fā)的支持應(yīng)重在源頭的基礎(chǔ)能力建設(shè)，數(shù)據(jù)和算力是自主認(rèn)知大模型建設(shè)的源頭性戰(zhàn)略資源。在數(shù)據(jù)方面，針對(duì)當(dāng)前中文文本數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、開放程度有限等問(wèn)題，組織有關(guān)企事業(yè)單位（如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、論文期刊平臺(tái)、國(guó)家版本館等），有針對(duì)性地建立高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)庫(kù)，并推動(dòng)數(shù)據(jù)資源的開放、流通，形成數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)庫(kù)。在算力方面，一方面加速高性能計(jì)算芯片的自主研發(fā)，加快研發(fā)基于國(guó)產(chǎn)芯片的人工智能計(jì)算平臺(tái)與系統(tǒng)；另一方面應(yīng)當(dāng)用好當(dāng)前已有的算力“存量”，逐步構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一的算力共享網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)算力資源的高效利用，避免算力平臺(tái)的重復(fù)建設(shè)與局部閑置浪費(fèi)問(wèn)題。

（二）加快科研與產(chǎn)業(yè)布局，確保產(chǎn)業(yè)鏈安全

針對(duì)國(guó)民生產(chǎn)的重要行業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)盡早從產(chǎn)業(yè)鏈安全的高度進(jìn)行技術(shù)和產(chǎn)業(yè)布局，在認(rèn)知大模型的生態(tài)形成早期引導(dǎo)培育上下游企業(yè)的技術(shù)自主能力，避免在國(guó)外壟斷企業(yè)生態(tài)形成之后造成“卡脖子”問(wèn)題。針對(duì)國(guó)防安全等必須完全自主的關(guān)鍵領(lǐng)域，應(yīng)盡早布局和開展認(rèn)知大模型相關(guān)的核心關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。由于認(rèn)知大模型技術(shù)自身的開放性，關(guān)鍵領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)需要探索全新路徑，避免形成封閉的生態(tài)系統(tǒng)。鼓勵(lì)科研單位、高新企業(yè)參與國(guó)際大模型技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)和產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建，爭(zhēng)奪相關(guān)技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、生態(tài)的話語(yǔ)權(quán)，以開放的姿態(tài)加入國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，充分發(fā)揮我國(guó)科研人員在模型研究領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

（三）建設(shè)長(zhǎng)期探索與需求牽引兼顧的創(chuàng)新機(jī)制

組織國(guó)內(nèi)具有大模型技術(shù)積累的各級(jí)重點(diǎn)科研機(jī)構(gòu)有序發(fā)展大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。大模型的建設(shè)與發(fā)展條件從根本上可進(jìn)一步歸結(jié)為兩方面的要素：持續(xù)投入的科技人才與充足的研發(fā)資金保障。應(yīng)重點(diǎn)支持具有一定技術(shù)優(yōu)勢(shì)的重點(diǎn)科研平臺(tái)（如已建設(shè)的國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）進(jìn)行大模型底層源頭技術(shù)創(chuàng)新，出臺(tái)相關(guān)科技人才獎(jiǎng)勵(lì)政策，保障高水平科研人員能夠長(zhǎng)期高質(zhì)量地持續(xù)投入大模型底層技術(shù)研發(fā)。同時(shí)，也應(yīng)支持大模型行業(yè)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，鼓勵(lì)地方政府將算力作為新基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行布局發(fā)展，支持社會(huì)力量（如部分具有大模型技術(shù)需求的國(guó)企、具有較好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應(yīng)用前景的高新技術(shù)企業(yè)）與國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)深度合作（社會(huì)資金的注入以及企業(yè)技術(shù)專家的兼職聘用等諸多形式）聯(lián)合建設(shè)大模型，從而為研發(fā)機(jī)構(gòu)提供充足的資源平臺(tái)，促進(jìn)大模型技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用落地，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期科研探索與市場(chǎng)需求牽引相兼顧。

（蔡軍霞，國(guó)家信息中心公共技術(shù)服務(wù)部高級(jí)工程師。徐春學(xué)，國(guó)家電子政務(wù)外網(wǎng)管理中心辦公室副主任，國(guó)家信息中心公共技術(shù)部副主任）