通用人工智能浪起潮涌，在今年全国两会上，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来多份建议，其中包括《关于制定国家〈通用人工智能发展规划〉，系统性加快推动我国通用人工智能发展的建议》等八条建议。而在通用人工智能的赛道上，中美如今的差距如何？应该如何缩小我们和世界顶尖科技公司的差距？人工智能时代，又将带来什么样的隐忧和风险？
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰
南都就这些问题采访了刘庆峰，以下是他的思考和建议：
01
应正视中美通用人工智能差距
南都：我们总是在讨论中美通用人工智能存在差距，但这个讨论在普通人眼里可能比较模糊，在您看来，中美通用人工智能具体的差距如何？
刘庆峰：我认为，在2017年出台的《新一代人工智能发展规划》指引下，中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队，有望成为全球智慧涌现的第二极。
当前，我国在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。我们有信心在通用大模型底座上不会出现代差级落后的差距，在此基础上结合行业场景和数据进行打磨，有望实现典型行业领域的超越。而在追赶的同时，我认为非常有必要根据新的形势制定系统性规划。
南都：谈到系统性规划，今年你带来了一份《关于制定国家〈通用人工智能发展规划〉，系统性加快推动我国通用人工智能发展的建议》，为什么提出这份建议？
刘庆峰：今年开始，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面开始全面较量，中美在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。
因此，我建议，可以在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》（下文简称《规划》），国家高位推动规划的制定和落地，不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。
我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型“主战场”，从国家层面聚焦资源加快追赶，同时系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势。
02
建议设立国家层面的数据平台、推动资源共享
南都：目前，我国面临着缺乏高质量数据、训练数据不开放、不共享的情况，你认为可以如何改善？
刘庆峰：我认为可以推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享，加大政府和市场协同，合理解决知识产权问题，构建包括国家公共数据资源、高质量电子图书、高质量音视频、多渠道行业应用数据及互联网开源数据资源等多源多模态的国家级数据资源汇聚平台，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台、行业领军企业等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。
南都：随着大模型与各行各业的生活联系日益紧密，也有人开始担忧自己是否会被取代、或是有其他的伦理问题。你觉得有什么地方需要格外注意？
刘庆峰：首先是人才紧缺。在通用人工智能专业人才培养方面，基础算法和创新型领军人才的培养需求进一步加大，同时产业复合型创新人才也非常紧缺；面对行业冲击和劳动力市场变化，需要建立更有前瞻性的应对机制，在本轮通用人工智能对千行百业的深度赋能和冲击过程中，要提前研究社会救助体系以及各领域相应的法律法规。
因此，我认为要加快推广大模型赋能全学段，以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。建议加快运用大模型的现有能力打造教师和学生的助手，赋能从中小学到职业教育和大学的教育教学提质增效。设立国家人工智能学院，以“核心+基地”的组织形式和全新机制推动我国面对中美竞争的拔尖人工智能人才培养。加强人工智能一级学科建设，联合头部企业打造一批人工智能人才产教融合培养基地，打造优秀人才专项遴选机制和通道等。
另外，人工智能也可能会带来对劳动力市场的冲击，因此需要对劳动力进行培养及再就业的专项研究，并且提前、主动做好应对。
我也建议加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。建议围绕大模型的数据安全、隐私泄露、可靠性、知识产权等几大关键方面制定法律法规，提升通用人工智能技术可靠性与规范性。同时，完善向社会开放的大模型的准入和运行规则，明确责任分配与问责机制，并明确大模型知识产权与保护方式。
最后，我认为还应该建议设立软课题进行通用人工智能相关的伦理人文研究。坚持科学、独立原则，针对通用人工智能技术可能带来的社会风险、伦理挑战和人类文明变化进行开放式课题研究。
南都全国两会报道组
采写：南都记者 胡耕硕 发自北京