2024年全国两会正在进行时，人大代表、政协委员们围绕不同领域展开讨论，积极建言献策，其中一个关键词是“人工智能”。
3月5日，国务院总理李强在政府工作报告中介绍今年政府工作任务时提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，多地都在加快拥抱人工智能。如何打造人工智能产业高地，人工智能怎样赋能生产生活，及其推广应用中需要注意哪些问题……来自上海的代表委员们对此给予高度关注，在建议和提案中阐述了各自的思考。
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让人工智能赋能生产，“为人所用”
输入需求即可生成稿件、视频，ChatGPT、Sora等生成式AI模型的横空出世引发了不少人的担忧，人工智能是否会替代人力，导致大量失业？
“AI技术的发展可能会让某些行业受到冲击，但暂时不会带来整个人类的科技创新、智力产能的根本性进步。”全国政协委员、民盟中央常委、复旦大学教授丁光宏表示，人工智能只是提高生产力的工具，人们可以借此产出更好的作品。年轻人对此应该有好奇心、保持学习的欲望，及时掌握新工具，最好有一些人能投入到对工具的研究中。
全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆也持有类似观点。他认为，科技发展更多的作用是赋能，让人类更有效率、更有创意地工作，更有品质地生活，关键在于怎样做到趋利避害，让科技真正向善。人工智能会替代一部分劳动技能和岗位，也会催生大量新兴岗位，“劳动力市场与人工智能发展之间可以形成共生关系，行业对人工智能的‘暴露系数’同时也是‘增强能力’的巨大空间。”
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2月19日，国务院国资委召开的“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，提出“加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求”。
汪小帆认为，我国中小微企业是数量最大的企业群体，让人工智能赋能更多中小微企业对于加快发展新质生产力也具有重要意义。人工智能可以助力企业加快创新研发、提高生产效率、优化业务流程等，但考虑很多中小微企业特别是传统产业的企业对于人工智能技术及其能够产生的变革缺乏了解，需要构建人工智能协同创新平台，降低各行业人工智能技术应用门槛。
他还提到，4个人的公司开发了文生视频软件Pika，11个人的公司推出了AI图片生成软件Midjourney，Open AI的文生视频模型Sora也是由13个人的年轻团队用1年左右时间开发。
“今后也许会产生更多的只有几个员工的独角兽企业，因此，我国为人工智能相关领域微小企业的创立和快速发展营造良好环境非常重要。”他建议，持续加强数据基础设施建设，优化“算力券”申请条件和使用方式，使得刚创业的小微企业用得上、用得起、用得好。
“建立创新生态比技术更重要”
面对各种AI产品的冲击，丁光宏倒觉得，“这种震撼不应该只停留在产品，更关键的是他们的科技创新体制。”他表示，发布Sora的OpenAI公司，绝大多数的研究资金来自于公开募集，“把钱投给年轻人开公司、搞研究，失败了风险共担，成功了就开放成果为人类共享”。这种创新生态模式值得学习，“生态建立比某一项技术创新更加重要”。
当前，人工智能的赛道上竞争激烈，投资市场、地方政府都在抢抓机遇。比如南京提出要抓住大模型新浪潮，建设算法城市，强化赋能应用；杭州提出着力打造全国算力成本洼地和模型输出地……多地都有所动作。
上海也早已布局人工智能产业及大模型新赛道，2022年颁布施行《上海市促进人工智能产业发展条例》，2023年11月发布《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》，推动上海大模型创新发展，营造通用人工智能创新生态，加快打造世界级人工智能产业集群。
在高校、研究机构和企业的加快布局下，截至2023年10月，我国10亿参数规模以上的大模型厂商和高校院所共计254家。然而，与大模型研究的国际先进水平相比，我国在技术研究、数据构建和应用落地等方面仍存在较大差距。
“我国大模型研究同质化现象严重，用于支撑研究的算力严重短缺，人工智能算法人才紧缺。”全国政协常委、中国工程院院士、国家智能制造专家委员会副主任钱锋称。
钱锋在提案中建议，以创新联合体促进人工智能基础理论和创新算法突破；建设具有国际竞争力的人工智能新型研发机构；推动实施有效开源，降低大模型训练成本；整合多方算力资源，建设算力共享和使用机制；推动大模型应用场景落地，实现生成数据充分共享；发布权威大模型评测结果，制定关键领域标准规范。
不仅仅是人工智能，全国人大代表、上海交通大学环境科学与工程学院特聘教授黄勇平关注更广泛的科技成果转化的痛点和难点，“为什么我们实验室研究的成果企业难以接受？为什么实验室研究的结果企业拿去直接用不了？这中间的成果中试放大和转移转化非常关键。”
黄勇平认为，科技成果的转移转化环节，目前国家和社会资本的投入还不够，相关人才也存在缺口。大多数从实验室诞生的科技成果需要经过中试放大验证才能应用，中试放大需要更多的经费投入。同时，科技成果转化人才是一类复合性的人才，他们不仅要能理解科研、理解技术，也要理解企业需求，能站在不同角色的角度，讲明白科研成果，把双方串起来。
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