邹会聪
党的二十届三中全会指出，“完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系”。在新一轮科技革命和产业变革中，人工智能产业发展持续加快。
今年初以来，我国密集出台人工智能领域的一系列政策，为人工智能产业发展提供了有力支撑。1月，工业和信息化部等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，明确提出，（要）利用人工智能、先进计算等技术精准识别和培育高潜能未来产业。3月，教育部启动“人工智能赋能行动”，旨在多方面助推人工智能赋能教育。7月，工业和信息化部、中央网信办等四部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。湖南高校众多，科教资源丰富，制造业基础和实力雄厚，如果相关政策和治理体系得当，人工智能产业发展将大有可为。
人工智能产业发展现状
近年来，以ChatGPT、Sora为代表的通用人工智能大模型，在全球掀起了人工智能产业发展新浪潮，我国人工智能产业呈现出百“模”争鸣、飞速发展的新态势。
一是人工智能产业规模快速增长。工信部数据显示，我国人工智能核心产业规模已达5000亿元，企业数量超过4400家，其中人工智能大模型的发展尤为迅猛。展望未来，人工智能产业将为全球经济复苏提供重要助力，投融资数量及金额将再创新高。
二是人工智能揭榜挂帅工作引领未来。近年来，我国未来产业创新任务揭榜挂帅工作稳步推进。作为首批揭榜挂帅申报赛道，通用人工智能正在赋能未来产业的智能化发展。着眼未来，通用人工智能任务的揭榜单位将进一步推动通用人工智能产业化进程，催生未来产业发展新模式、新业态。
三是人工智能人才培养体系不断完善。近年来，国内高校强化部署核心技术突破和顶尖人才培养，加快构建人工智能人才培养新机制。眺望未来，我国将把人工智能基础课程融入其他学科课程体系中，通过不同学科视角探索人工智能的融合应用，进一步强化人工智能伦理与法律教育，培养具有较强社会责任感的人工智能人才。
四是大模型深度赋能垂直行业和前沿领域趋势明显。近年来，我国人工智能大模型呈现爆发式增长，正成为前沿领域研究的重要工具。人工智能已广泛赋能智慧医疗、智慧金融、智慧能源、智能制造等应用领域。预测未来，人工智能大模型将赋能自动驾驶和具身智能机器人等领域，人工智能驱动的科学研究将持续推动科学家取得新突破、获得新成果。
我国人工智能产业发展面临的压力和挑战
一是人工智能因算力需求和成本投入大而拔高了进入门槛。一方面，当前以人工神经元为基础的模型需要采用串行结构，模型训练过程需要按顺序执行，无法充分利用所有计算资源。另一方面，人工智能大模型的训练成本包括算力芯片、服务器、标准机柜、电力、人力等成本，初期投入大，总训练成本高。
二是合理监管与推动发展之间的平衡面临挑战。人工智能具有强大的创新力，正在成为经济增长和社会发展的新引擎，但也带来了一些伦理、安全等问题。因此，以何种力度与何种方式、在何种情境下合理规制与引导人工智能产业发展，需要引起监管部门的高度重视。
三是人工智能在重点行业领域的应用率偏低。我国大多数传统行业对人工智能的应用还处于小规模试点阶段，工业领域对人工智能大模型的初步应用主要集中在设计辅助、质量预测、设备维护等方面，尚未广泛落地，也没有形成可复制的工业大模型。
四是人工智能大模型存在无序竞争风险。当下，国内众多人工智能大模型的训练集大多是公开可获取的英文训练集，同质化现象比较明显，中文训练集占比较少且质量不高。
完善推动人工智能产业发展政策和治理体系的建议
一是支持协同合作，开展科技攻关。鼓励产学研用各主体基于开源共享平台促成协同合作、加快技术创新与应用创新。围绕人工智能产业发展与治理需求，推动人工智能行业对算力能力、算法技术、技术落地等的联合攻关，鼓励超大规模神经网络模型的联合研发与代码开源，加快共性技术和基础产品研发，探索构建行业级人工智能的共建共享，积极参与人工智能领域的国际规则制定和全球发展合作，支持相关产业和重点企业增强海外竞争力。
二是完善法律制度，加强监管治理。统筹推进人工智能的技术监管与内容治理，逐步完善推动人工智能良性发展的政策和治理体系。针对人工智能作品权属认定问题，明晰人工智能技术研发与孵化、内容传播等方面的主体责任。针对虚假内容制作和散布问题，提高监管部门鉴别能力，制定规范细化主体责任。针对模仿、抄袭或合理使用的认定标准模糊问题，探索侵权主体及侵权责任的认定路径，确保相关数字内容合规有序流通。针对人工智能快速迭代问题，构建法律法规动态评估、修改和废止机制。
三是倡导行业自治，优化发展生态。鼓励相关行业组织和企业发挥资源整合优势，加强人工智能治理技术能力研究，围绕人工智能的合法合规应用和健康有序发展制定行业制度规范，完善行业自治机制，积极开展制度宣传、标准推广、测试评估、标杆塑造等活动。针对“算法偏见”“算法黑箱”等问题，研究和推广可解释、可信赖的人工智能技术框架、标准体系和评测机制等。
四是规范无序竞争，促进健康发展。探索建立大模型训练备案机制，减少同质化人工智能大模型无序竞争。构建人工智能大模型安全性和可靠性评估标准，确保人工智能大模型稳定、可靠运行。分类管理人工智能大模型应用场景，明确人工智能大模型使用范围和限制，避免不当应用导致的负面影响。
五是加强正向引导，赋能数实融合。一方面，地方政府和主管部门依托本地资源禀赋，结合发展需求，通过规划指引、财政补贴、揭榜挂帅、试点示范等方式，引导数字内容产业发展，支持人工智能赋能影视传媒、社交娱乐和电商零售等领域。另一方面，加强引导平台和企业基础能力的合规建设，基于人工智能技术提供逼真在线服务体验，推动人工智能赋能工业制造、城市规划、科学研究、生产办公等领域，在商贸服务、社会服务、医疗服务、教育服务等行业催生新业态。〔作者系湖南省当代中国马克思主义研究中心省委党校（行政学院）分中心研究员，本文系国家社科基金一般项目“人工智能时代加强和创新社会治理研究”（编号：21BKS143）阶段性成果〕
