助力人工智能技术腾飞

助力人工智能技术腾飞

■ 本报记者 张明柳

不久前发布的“文生视频”大模型工具Sora掀起了一股人工智能的新风潮。当前，人工智能正处于新一轮技术、应用大爆炸的发展早期，是难得的发展机遇期。发展先进的人工智能技术，对于各行各业未来的产业升级而言，都具有巨大的战略意义。那么，该如何推动国内人工智能产业的发展呢？今年全国两会上，代表委员们贡献了不少真知灼见。

“喂饱”数据 AI才能更“聪明”

全国政协委员、知乎CEO周源介绍，截至2023年年底，我国累计发布了200多个人工智能大模型，其中有20多个大模型产品获批向公众提供服务。尽管我国在大模型领域取得了一定的成就，但仍面临一些挑战，其中最显著的问题之一是高质量中文语料资源的短缺。高质量、多样化、海量的优质公开数据是推动先进大模型发展的最关键因素，国内许多从事大模型开发的研究机构和企业在进行模型训练时，不得不依赖于外文标注数据集、开源数据集，或是爬取网络数据。

全国政协委员、微博CFO曹菲今年的提案也聚焦在数据流通方面。他了解到，目前国家在数据要素顶层设计上已做了卓有成效的工作，各地目前也成立了不少通用型数据交易所，但据统计，超一半数据交易机构处于沉寂期，只有18%机构处于活跃期。

全国政协委员、北京国家会计学院教授秦荣生认为，我国数据交易市场处于初始发展阶段，面临数据交易市场分割、交易规模不大等难题，围绕数据交易产生的争议也日渐增多。时至今日，全国各地根据自身需要自发性建立了数据交易场所，但尚未建立全国性的数据交易市场。全国各地数据交易场所根据本地的情况制定了自己的交易规则和制度，同一批数据在不同的数据交易市场中交易价格天差地别。

优质数据的获取难，在一定程度上限制了我国人工智能技术的发展和创新应用的推进，也影响了我国在全球人工智能领域的竞争力。

针对上述难题，周源建议，加快高质量中文数据集的开发与利用。一是要规范数据标注标准。中文数据要素存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，建设标准化、规范化的数据标注方法，有助于加快数据要素的共享、流通与交易。二是要加快探索数据要素交易模式。因缺乏合理的定价机制、明确的供需关系、成熟的商业模式，国产数据集市场影响力及普及度还存在较大差距。由政府引导或相关行业组织牵头构建有利于数据交易模式创新与合规的新秩序，有助于推动数据交易行业有序发展和健康成长。三是要加大政府主导的公共数据资源开放共享。当前，我国已开始全面部署和推行公共数据开放制度，但公共数据开放仍然存在数据开放利用不充分、不协同、不平衡、不可持续等问题。

全国政协委员、恒银科技董事长江浩然提出，在全国范围加快建设“多源统一”的公共数据资源库的建议。他认为，公共数据体量巨大、价值含量高、收集难度大，建议加快数据市场化配置改革，推动建设国家层面统筹的公共数据专业服务平台，推进不同层级公共数据开放平台的互联互通和共享。

曹菲认为，可以考虑由国家委托有关央企或新成立相关企业，针对性地构建数据双边交易市场，或指导目前的部分通用型数据交易所转化为专业的“AI数据交易所”，以有效激励数据持有方和AI模型或应用公司在数据交易市场进行合法数据交易。

海量数据共享后，监管也要跟上步伐。秦荣生认为，政府相关部门应积极探索走出一条具有中国特色的数据交易市场监管之路，具体包括：构建并实施及时的数据交易信息披露制度，充分披露交易数据的权属、来源、质量和数据交易主体资质，还包括披露数据交易违法违规行为的信息，消除数据交易中的信息不对称，营造公开透明的数据交易生态；构建并实施数据交易的按约交付和合规使用监管制度，监督数据供应方按合同约定以及市场标准交付数据，监督购买方在约定的时间、范围内合规使用数据，形成数据交易全方位的监督机制，保障数据交易各方的权益；构建并实施数据交易合规和风险控制制度，严格防范数据交易过程中对个人隐私、企业商业秘密甚至国家安全造成的侵害，建立事前、事中和事后监督检查的保障机制，确保合法合规进行数据交易。

政府、央国企要带头为AI提供“实习”机会

人工智能要落地才能发挥应有效益，先进的人工智能产品也需要在实践中“大浪淘沙”。

全国政协委员、天娱数科副总经理贺晗提交了《关于加快拓展人工智能大模型技术应用场景的提案》。贺晗称，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。

贺晗建议，要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。应当鼓励地方政府、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。

无独有偶，全国政协委员、360集团创始人兼董事长周鸿祎也表示“场景很重要”。他认为，大模型在垂直领域大有可为，建议政府、央国企率先提供更多应用场景。他认为，企业用大模型不能冒进，而是要用人工智能逐步改造业务，循序渐进，积小胜为大胜。在实践中要拆分场景具体分析，在业务流程上找准切入点，选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入，切入点虽小，但纵深推进，对业务影响很大，改造收效更大。“近期，国资委召开中央企业人工智能专题推进会，10家央企率先倡议社会开放应用场景，建议政府和央国企持续提供更多应用场景，为发展垂直化、小型化、低成本的大模型开放更多‘小切口、大纵深’的落地机会，助力百行千业数字化转型。”周鸿祎说。

推动立法保障AI走“正道”

如果说人工智能是匹良马，那么在策马扬鞭的同时，也要适时拉紧“缰绳”。随着人工智能新业态和模式的不断涌现，相关法律问题也逐渐浮现，推动立法保障人工智能创新成为两会代表委员们的共识。

全国人大代表、农工党中央委员、南昌大学元宇宙研究院院长闵卫东认为，大模型生成的内容有时几乎可以以假乱真，但其中信息的可信度可能会给社会安全带来一些风险。目前国际上还没有对人工智能形成一个安全可靠的机制和体系架构，相关的立法也应该同步进行。

在全国政协委员、陕西省高级人民法院副院长巩富文看来，人工智能技术一经诞生，就暗含着巨大的道德隐忧、伦理缺失、安全风险。且随着大数据、大模型及高算力的加速迭代，人工智能引发的问题正日益现实化、紧迫化。总的来看，全球人工智能治理远滞后于人工智能技术的迅猛发展。

2023年10月，我国发布了《全球人工智能治理倡议》，率先为世界提出了人工智能治理的基本思路和中国方案，这是人类命运共同体理念在人工智能治理领域的具体体现。

对此，巩富文建议,设立人工智能伦理委员会，强化风险治理。他认为，应当以上述倡议为指引，坚持以人为本、智能向善、安全可控、伦理先行，在国家层面设立多部门参与，能快速有效响应、实现敏捷治理的人工智能伦理委员会，全面整合网络安全法、数据安全法、个人信息保护法、科技伦理审查办法（试行）等法律法规，形成“中国特色”人工智能伦理指南，建立科技伦理审查及负面清单准入、分级分类管理、协同监管等制度，确保人类“守法”、机器“守德”。同时，始终秉持互利共赢、通力合作，持续加强与各国政府、国际组织、平台企业等主体的沟通协作，一如既往积极参加推动如RCEP、《布莱奇利宣言》等国际人工智能合作文件的协商出台，努力成为全球人工智能发展与治理的倡导者和引领者，人工智能伦理和法律制度的构建者和践行者。

全国政协委员、金杜律师事务所高级合伙人张毅介绍，我国近年来陆续针对算法推荐、深度合成等技术制定专门规范，逐步完善我国的算法治理体系。但随着技术的高速发展和广泛应用，人工智能算法治理更要体现监管智慧和制度优势，现阶段有必要重估新技术带来的新问题，更新治理思路并反馈在立法、执法等治理实践中。

张毅认为，当前我国人工智能算法治理存在法律法规效力层级不高、监管机构监管竞合、监管真空或失焦、用户权利难以充分救济等问题，可从健全算法综合治理体系、优化监管工具、加强用户权益保护等方面着手完善。

全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明则关注数据权利保护问题，着力推动以“所有权”为重点的数据产权到基于“共享权”的数据权利的法治化进程。连玉明介绍说，我国已有的立法更加重视数据产权保护，特别是新领域新业态知识产权保护和数据知识产权保护的制度建设。但数据既是信息载体又是生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术等生产要素不同，具有非竞争性、非排他性、可复制性等特点，这就决定了数据行为规则、数据权利保护不能套用传统的法治模式。最大程度发挥数据的要素作用，既要解决好以“所有权”为重点的数据产权问题，更要加快完善基于“共享权”的数据权利保护问题，既要“数尽其用”，更要保护数权。“因此，应加大数权立法的理论研究，重点解决数据权属、形态、公共数据共享机制等关键问题；适时启动《数权法》立法建议稿起草工作，并纳入全国人大常委会立法规划。”连玉明说。

那么，如何平衡产业发展和监管之间的关系呢？张毅表示，要设置“包容审慎边界——划定安全底线”的刚柔并济路径。一方面，要逐步明确行政程序规则，让监管治理成为人工智能安全发展的“稳定器”；另一方面，在全球产业竞争加剧之下，警惕过于强势的法律干预成为人工智能发展的“紧箍咒”。

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