5月30日,北京市政府辦公廳正式發(fā)布《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》。其中提出,系統(tǒng)構(gòu)建大模型等通用人工智能技術(shù)體系。開展大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究,鼓勵開源技術(shù)生態(tài)建設(shè)。構(gòu)建數(shù)據(jù)管理平臺相關(guān)系統(tǒng),研發(fā)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、分類、注釋及內(nèi)容審查等算法及工具。構(gòu)建多模態(tài)多維度的基礎(chǔ)模型評測基準(zhǔn)及評測方法,建設(shè)自動評測開放服務(wù)平臺。支持研發(fā)分布式訓(xùn)練系統(tǒng)、編譯器及人工智能芯片自動化評測系統(tǒng),推動基礎(chǔ)軟硬件廣泛適配。持續(xù)探索通用智能體、具身智能和類腦智能等通用人工智能新路徑。
(資料圖片)
措施全文
北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展若干措施
為貫徹落實《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案(2023-2025年)》,充分發(fā)揮政府引導(dǎo)作用和創(chuàng)新平臺催化作用,整合創(chuàng)新資源,加強要素配置,營造創(chuàng)新生態(tài),重視風(fēng)險防范,推動本市通用人工智能實現(xiàn)創(chuàng)新引領(lǐng)和理性健康發(fā)展,特制定以下措施。
一、提升算力資源統(tǒng)籌供給能力
(一)組織商業(yè)算力滿足緊迫需求
著力發(fā)揮本市算力資源優(yōu)勢,實施算力伙伴計劃,通過與云廠商加強合作,加快歸集現(xiàn)有算力,明確供給技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、軟硬件服務(wù)要求、算力供給規(guī)模和支持措施,為創(chuàng)新主體提供多元化優(yōu)質(zhì)普惠算力,保障人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)算力需求。
(二)高效推動新增算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
將新增算力建設(shè)項目納入算力伙伴計劃,加快推動海淀區(qū)、朝陽區(qū)建設(shè)北京人工智能公共算力中心、北京數(shù)字經(jīng)濟算力中心,形成規(guī)?;冗M算力供給能力,支撐千億級參數(shù)量的大型語言模型、大型視覺模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計算大模型、大規(guī)模精細神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬仿真模型、腦啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研發(fā)。
(三)建設(shè)統(tǒng)一的多云算力調(diào)度平臺
針對彈性算力需求,通過建設(shè)多云算力調(diào)度平臺,實現(xiàn)異構(gòu)算力環(huán)境統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運營,便利創(chuàng)新主體在不同云環(huán)境上無縫、經(jīng)濟、高效地運行各類人工智能計算任務(wù)。進一步優(yōu)化本市與天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等區(qū)域算力集群的直連基礎(chǔ)光傳輸網(wǎng)絡(luò),提高環(huán)京地區(qū)算力一體化調(diào)度能力。
二、提升高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素供給能力
(四)歸集高質(zhì)量基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
組織有關(guān)機構(gòu)整合、清洗中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù),形成安全合規(guī)的開放基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;持續(xù)擴展多模態(tài)數(shù)據(jù)來源,建設(shè)高質(zhì)量的文字、圖片、音頻、視頻等大模型預(yù)訓(xùn)練語料庫,支持在依法設(shè)立的數(shù)據(jù)交易機構(gòu)開展數(shù)據(jù)流通、交易。
(五)謀劃建設(shè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地
加快建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行先試示范區(qū),探索打造數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地,推動數(shù)據(jù)要素高水平開放,提升本市人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注庫規(guī)模和質(zhì)量。鼓勵開展內(nèi)容信息服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺提供高質(zhì)量語料數(shù)據(jù),供創(chuàng)新主體申請使用。探索基于數(shù)據(jù)貢獻、模型應(yīng)用的商業(yè)化場景合作。
(六)搭建數(shù)據(jù)集精細化標(biāo)注眾包服務(wù)平臺
以眾包服務(wù)方式,建設(shè)數(shù)據(jù)集精細化標(biāo)注平臺,開發(fā)智能云服務(wù)系統(tǒng),集成相關(guān)工具應(yīng)用。鼓勵并組織來自不同學(xué)科的專業(yè)人員參與標(biāo)注多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及指令數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)集質(zhì)量。研究平臺激勵機制,推動平臺持續(xù)良性發(fā)展。
三、系統(tǒng)構(gòu)建大模型等通用人工智能技術(shù)體系
(七)開展大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究
圍繞模型構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)對齊、推理部署等環(huán)節(jié),積極探索基礎(chǔ)模型架構(gòu)創(chuàng)新,研究大模型高效并行訓(xùn)練技術(shù)和認(rèn)知推理、指令學(xué)習(xí)、人類意圖對齊等調(diào)優(yōu)方法,研發(fā)支持百億參數(shù)模型推理的高效壓縮和端側(cè)部署技術(shù),形成完整高效的技術(shù)體系,鼓勵開源技術(shù)生態(tài)建設(shè)。
(八)加強大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集及治理工具研發(fā)
圍繞訓(xùn)練數(shù)據(jù)“采、存、管、研、用”等環(huán)節(jié),研究互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)全量實時更新技術(shù)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合與分類方法,構(gòu)建數(shù)據(jù)管理平臺相關(guān)系統(tǒng),研發(fā)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、分類、注釋及內(nèi)容審查等算法及工具。
(九)建設(shè)大模型評測開放服務(wù)平臺
鼓勵第三方非盈利機構(gòu)構(gòu)建多模態(tài)多維度的基礎(chǔ)模型評測基準(zhǔn)及評測方法;研究人工智能輔助的模型評測算法,開發(fā)包括通用性、高效性、智能性、魯棒性在內(nèi)的多維度基礎(chǔ)模型評測工具集;建設(shè)大模型評測開放服務(wù)平臺,建立公平高效的自適應(yīng)評測體系,根據(jù)不同目標(biāo)和任務(wù),實現(xiàn)大模型自動適配評測。
(十)構(gòu)建大模型基礎(chǔ)軟硬件體系
支持研發(fā)大模型分布式訓(xùn)練系統(tǒng),實現(xiàn)訓(xùn)練任務(wù)高效自動并行。研發(fā)適用于模型訓(xùn)練場景的新一代人工智能編譯器,實現(xiàn)算子自動生成和自動優(yōu)化。推動人工智能訓(xùn)練推理芯片與框架模型的廣泛適配,研發(fā)人工智能芯片評測系統(tǒng),實現(xiàn)基礎(chǔ)軟硬件自動化評測。
(十一)探索通用人工智能新路徑
發(fā)展面向通用人工智能的基礎(chǔ)理論體系,加強人工智能數(shù)學(xué)機理、自主協(xié)同與決策等基礎(chǔ)理論研究,探索通用智能體、具身智能和類腦智能等通用人工智能新路徑。支持價值與因果驅(qū)動的通用智能體研究,打造統(tǒng)一理論框架體系、評級標(biāo)準(zhǔn)及測試平臺,研發(fā)操作系統(tǒng)和編程語言,推動通用智能體底層技術(shù)架構(gòu)應(yīng)用。推動具身智能系統(tǒng)研究及應(yīng)用,突破機器人在開放環(huán)境、泛化場景、連續(xù)任務(wù)等復(fù)雜條件下的感知、認(rèn)知、決策技術(shù)。支持探索類腦智能,研究大腦神經(jīng)元的連接模式、編碼機制、信息處理等核心技術(shù),啟發(fā)新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模和訓(xùn)練方法。
四、推動通用人工智能技術(shù)創(chuàng)新場景應(yīng)用
(十二)推動在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域示范應(yīng)用
圍繞政務(wù)咨詢、政策服務(wù)、接訴即辦、政務(wù)辦事等工作,利用人工智能在語義理解、自主學(xué)習(xí)和智能推理等方面的能力優(yōu)勢,提高政務(wù)咨詢系統(tǒng)智能問答水平,增強“京策”平臺規(guī)范管理和精準(zhǔn)服務(wù)能力,輔助市民服務(wù)熱線高效回應(yīng)市民訴求,推進政務(wù)辦事精準(zhǔn)指引和高效審批。
(十三)探索在醫(yī)療領(lǐng)域示范應(yīng)用
支持有條件的研究型醫(yī)療機構(gòu)提煉智能導(dǎo)診、輔助診斷、智能治療等場景需求,充分挖掘醫(yī)學(xué)文獻、醫(yī)學(xué)知識圖譜、醫(yī)學(xué)影像、生物學(xué)指標(biāo)等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù),會同人工智能創(chuàng)新主體開發(fā)智能應(yīng)用,實現(xiàn)對癥狀、體征和專病的精準(zhǔn)識別與預(yù)測,提升疾病診斷、治療、預(yù)防及全病程管理的智能化水平。
(十四)探索在科學(xué)研究領(lǐng)域示范應(yīng)用
發(fā)展科學(xué)智能,加速人工智能技術(shù)賦能新材料和創(chuàng)新藥物領(lǐng)域科學(xué)研究。支持能源、材料、生物領(lǐng)域相關(guān)實驗室設(shè)立科研合作專項,與人工智能創(chuàng)新主體開展聯(lián)合研發(fā),充分挖掘材料、蛋白質(zhì)和分子藥物領(lǐng)域?qū)嶒灁?shù)據(jù),研發(fā)科學(xué)計算模型,開展新型合金材料、蛋白質(zhì)序列和創(chuàng)新藥物化學(xué)結(jié)構(gòu)序列預(yù)測,縮短科研實驗周期。
(十五)推動在金融領(lǐng)域示范應(yīng)用
系統(tǒng)布局“揭榜掛帥”項目,推動金融機構(gòu)進一步開放行業(yè)應(yīng)用場景;支持金融科技創(chuàng)新主體聚焦智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服等環(huán)節(jié),研發(fā)金融專業(yè)長文本精準(zhǔn)解析建模技術(shù)、復(fù)雜決策邏輯與模型信息處理融合技術(shù),支撐金融領(lǐng)域投資輔助決策。
(十六)探索在自動駕駛領(lǐng)域示范應(yīng)用
支持自動駕駛創(chuàng)新主體研發(fā)多模態(tài)融合感知技術(shù),基于車路協(xié)同數(shù)據(jù)和車輛行駛多傳感器融合數(shù)據(jù),提高自動駕駛模型多維感知預(yù)測性能,有效解決復(fù)雜場景長尾問題,輔助提高車載自動駕駛模型泛化能力。支持在北京市高級別自動駕駛示范區(qū)3.0項目建設(shè)中,開放車路協(xié)同自動駕駛數(shù)據(jù)集。開展基于低時延通訊的云控自動駕駛模型測試,探索自動駕駛新技術(shù)路徑。
(十七)推動在城市治理領(lǐng)域示范應(yīng)用
支持人工智能創(chuàng)新主體結(jié)合智慧城市建設(shè)場景需求,率先在城市大腦建設(shè)中應(yīng)用大模型技術(shù),加快多維感知系統(tǒng)融合處理技術(shù)研發(fā),實現(xiàn)智慧城市底層業(yè)務(wù)的統(tǒng)一感知、關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢預(yù)測,為城市治理決策提供更加綜合全面的支撐。
五、探索營造包容審慎的監(jiān)管環(huán)境
(十八)持續(xù)推動監(jiān)管政策和監(jiān)管流程創(chuàng)新
探索營造穩(wěn)定包容的監(jiān)管環(huán)境,鼓勵創(chuàng)新主體采用安全可信的軟件、工具、計算和數(shù)據(jù)資源,開展人工智能算法、框架等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應(yīng)用、國際合作。爭取在中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)核心區(qū)先行先試,推動實行包容審慎監(jiān)管試點。
(十九)建立常態(tài)化服務(wù)和指導(dǎo)機制
對具有輿論屬性或社會動員能力的人工智能相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù),開展常態(tài)化聯(lián)系服務(wù),指導(dǎo)創(chuàng)新主體引入技術(shù)工具進行安全檢測、按規(guī)定申報安全評估、履行算法備案等程序。
(二十)加強網(wǎng)絡(luò)服務(wù)安全防護和個人數(shù)據(jù)保護
指導(dǎo)創(chuàng)新主體加強網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全管理,落實網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全和個人信息保護主體責(zé)任,強化安全管理制度建設(shè)和工作落實。鼓勵創(chuàng)新主體開展數(shù)據(jù)安全管理認(rèn)證及個人信息保護認(rèn)證,落實數(shù)據(jù)跨境傳輸安全管理制度,全面提升網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全防護能力。
(二十一)持續(xù)加強科技倫理治理
加強人工智能倫理安全規(guī)范及社會治理實踐研究。建設(shè)通用人工智能領(lǐng)域科技倫理治理公共服務(wù)平臺,服務(wù)政府監(jiān)管,促進行業(yè)自律。開展科技倫理審查及相關(guān)業(yè)務(wù)培訓(xùn),強化各責(zé)任主體科技倫理規(guī)范意識。深入開展科技倫理教育和宣傳,構(gòu)建良好人工智能科技倫理氛圍。
(文章來源:界面新聞)
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