以生成式人工智能为引擎，推动新质生产力发展
2024-04-12 16:09:37   来源：第一新闻网   评论：0 点击：

　　发展新质生产力，是推动我国经济迈向高质量发展的核心驱动力。这种新质生产力与传统生产力有着显著的区别，它更加注重科技创新在生成关系中的引领和主导作用。在现有科技创新范畴里，生成式人工智能是最有商业前景的人工智能技术。从本质上讲，生成式人工智能没有改变生产关系，但它大幅度提升和创造生产力，成为新质生产力的引擎。

　　从2022年ChatGPT的出现开始，生成式人工智能技术经过模型迭代和快速进化，向多模态内容生成和跨模态感知、交互、控制演化。现有生成式人工智能的主要应用集中在广告娱乐和创意产业。一方面，平台可以借助生成式人工智能产生大量自动化新闻和内容创作，极大丰富平台内容；另一方面，用户可以绕过平台，直接按需生成想要的信息，减少了对平台的依赖和摩擦。随着技术的不断迭代与创新，生成式人工智能将在更广泛的领域和更深层次上赋能政务、新闻、金融、制造等垂直行业，持续催生并强化新质生产力。

　　新质生产力的两个核心关键词是“创新”和“质变”。依托生成式人工智能这个“创新”抓手，促进产业升级，是加快形成新质生产力的主要途径。就我国现有生成式人工智能发展现状，可以从以下几方面发力。

　　一、加大芯片研发投入，保障底层基础设施。

　　在当前的生成式人工智能发展浪潮中，芯片成为核心基础原材料。无论是为了降低成本、减少对英伟达的过度依赖，甚至是进一步增强议价能力，全球科技巨头都启动了开发自己的芯片加速器的计划。在我国持续受到科技打压的情况下，高性能芯片显卡均受到限制。2023年11月16日起，次高性能芯片也被封锁。这种情况下，如何克服当前算力对大模型应用的限制，是我们亟待解决的问题。各高校和科技企业需要担当起历史使命，加快对高性能芯片的研发。

　　二、鼓励领域大模型开发，加速垂直领域应用。

　　垂直大模型与通用大模型不同，其更强调在特定领域或特定应用场景下的专业性和专业性。垂直大模型能够理解特定领域的数据、知识、语境和业务逻辑。在引领新质生产力的过程中，垂直大模型作用大于通用大模型。当前，我国垂直大模型的开发刚刚起步。以医疗领域为例，此前，润达医疗通过与华为云盘古大模型展开面向医疗领域的技术合作。从金融、制造、政务、医疗各领域全面探索生成式人工智能的应用是引领新质生产力的必经之路。

　　三、关注劳动力市场，探索新型的劳工关系。

　　目前，我国劳动力市场对人工智能新技术的适应性相对薄弱。新技术对高影响指数劳动力存在更大的替代风险。一些白领职业，如销售业务、财务/审计/税务、软件/互联网开发/系统集成、行政/后勤/文秘和客服等，已经开始受到人工智能技术的冲击。这些职业中的一些工作内容和流程正逐渐被自动化和智能化取代，劳动力市场需要面对由此带来的挑战，并积极寻找适应新技术发展的路径，以确保劳动力市场的平稳转型和持续发展。（作者：深圳大学 陈琨、南方科技大学 李少波）