迎接人工智能迭代与算力竞争新挑战

文|李礼辉

　　在ChatGPT的带动下，今年上半年人工智能应用迅速扩展。新的人工智能模型创造了巨大价值，但我们也需要关注，人工智能迭代揭示的数字技术变局可能对我国数字经济发展产生的冲击和挑战。

　　人工智能、大数据、云计算都需要巨大的算力支撑，而算力在很大程度上决定了金融的竞争力。为了支持人工智能大模型，需要持续投入巨大的财力、人力来建设算力基础设施，这就势必导致算力集中化。 

　　国家级、企业级的算力竞争，必然需要国家级、企业级的强大数据支持。虽然我国具有海量数据规模和丰富的应用场景，但较大的数据鸿沟可能影响我国顺利达成建设一流算力、一流人工智能模型的科技目标。 

　　人工智能合成是指应用深度学习、虚拟现实等生成类算法制作图像、音频、视频、虚拟场景等深度合成内容。随着人工智能合成拟真水平的进化，深度合成内容可以模糊真实和虚假的边界，人类迫切需要重构对人工智能的信任。 

　　面对人工智能迭代和算力竞争的新形势，我国既要建设布局合理、全球领先的算力基础设施，又要建设高品质、高效率、高动能的数据要素共享体系，还要建设可信、可靠、可控的数字安全制度。 

　　算力基础设施的布局应该锚定全球领先的目标，硬件与软件并重并行，国家级与企业级联动联调，新中心与老中心集约集成，人力资源与运营成本统筹兼顾。建设这样的算力基础设施，需要专业化的企业、团队和市场主体。在关键领域，有必要用好举国体制，集中力量办大事，尽快取得突破。 

　　在建设数据要素共享体系方面，一要遵循发展规律，创新制度安排，完善数据要素市场体制机制；二要坚持共享共用，释放价值红利，增强数据要素共享性、普惠性；三要强化优质供给，促进合规流通，提高数据要素供给数量和质量；四要完善治理体系，保障安全发展，积极有效防范和化解各种数据风险；五要深化开放合作，实现互利共赢，积极探索数据跨境流动与合作的新途径新模式。 

　　在利用数字技术创新成果时，要保证国家经济安全和社会安全。必须高度警惕人工智能虚假与人工智能操纵；还应重点研究去中心化金融工具穿越金融基础设施屏障、穿越货币金融主权边界的可能路径，研究技术对策和政策预案，构建数字金融安全屏障；软件开源已经广泛应用于许多软件产品，在这个格局下，应建立软件安全技术标准和软件审核认证制度，加大政策扶持，鼓励我国自己的科研机构、科创企业和数字技术人才开发具有自主产权的软件。 

　　总之，只有加快构建高水平的算力基础设施和先进的数据基础制度，才能充分激活数据要素的潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势，并维护国家数字安全。