建立数据中心让大模型更聪明

随着ChatGPT一鸣惊人，去年国内各领域的大模型层出不穷，被业内称为“百模大战”。诞生在北京的24个大模型产品通过备案正式上线，数量在全国占比近一半。“北京在人工智能领域优势明显，最大的优势便是人才，这也是支撑产业发展最重要的。”市人大代表、中文在线董事长童之磊说。今年的政府工作报告提出，推动人工智能模型对标国际先进水平，加快在政府、医疗、工业、生活服务等领域应用。

“大模型发展最关键的三要素是算力、算法和数据，其中在数据要素方面北京大有可为。”童之磊解释，大模型可以看成一位智商较高的年轻人，它能不能正确回答问题，取决于训练数据，尤其是高质量的数据，这也是影响大模型竞争胜负的关键。国内众多高质量数据的拥有者都在北京，北京可以借此优势建立大模型数据中心，为大模型提供高质量的训练数据。

数据的开放共享与交易也格外重要。他建议，加快金融、医疗等领域的数据共享开放，促进数据交易流动，让大模型更快“成长”起来；进一步完善大模型配套政策，在公共算力建设方面加大投入，规范数据使用，尤其是大模型在使用训练数据时，使用有版权的数据。

支持大模型加速落地应用

人工智能产业，特别是高端科研仪器设备的研发制造，是市人大代表、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光最关注的领域，“报告中多次提到‘人工智能’，为产业发展提供了最强指引。”

这两年，赵晓光针对北京仪器仪表制造业做了深入调研，“北京仪器仪表行业规模不大，尤其是占全国传统仪器仪表产业的比例不高，但拥有一批新一代智能创新企业。”优势突出，但挑战也不容忽视，例如仪器仪表制造业小、散、弱，相关政策需要落地实施细则，创新技术和产品缺少试错机会等。

挑战中蕴藏着机遇。赵晓光建议，支持培育一批行业龙头企业创新发展，打造智能仪器制造产业集群，支持大模型落地应用，强化高水平仪器仪表标准和计量规范制定。同时，优化相关支持政策，形成以北京为产业龙头，带动华北地区智能仪器仪表产业创新发展、抢占世界技术与产业高地的新格局。

市人大代表、北京理工大学计算机学院副院长李冬妮尤其关注人工智能产业。她说，根据工信部的数据，我国人工智能企业目前已超过4400家，从区域分布看，北京、长三角和珠三角的人工智能科研活动和科技企业最为集中，产业集群效应明显。其中，北京在核心算法、理论研究、基础设施等方面优势明显，多项指标领跑全国。

“当前也存在一些制约北京人工智能产业发展的因素，例如，应用场景有待成熟完善、部分研究与应用存在同质化倾向、人工智能高端复合型人才紧缺等。”李冬妮认为，要推动人工智能企业和行业领军企业高效协同、深度融合，加大力量建设高质量应用场景和高质量行业数据集。同时，依托北京创新潜能和资源优势，结合政务、金融、医疗、文旅等优势领域打造示范场景。面向制造业等传统行业，北京可以将区域优势与天津、河北的制造底蕴相结合，建立京津冀场景建设与应用联合体，进一步加快人工智能研发成果落地应用。

推动立法保障人工智能创新

随着人工智能的迅猛发展，新业态和模式不断涌现，相关法律问题也逐渐浮现。来自社会科学界的市政协委员、北京市帅和律师事务所主任律师沈腾建议，尽快制定《北京市人工智能产业发展促进条例》（简称《条例》），为AI的创新和应用提供坚实的法律支撑。

“应尽早将《条例》纳入北京市人大常委会的立法工作计划，组成立法专班，高效推进条例的调研、起草和审议工作。”沈腾说，应明确规定AI企业对用户数据的收集、存储、使用和处理的法律责任，确保数据的安全性和隐私权益，对于非法获取、滥用用户数据的情形，应设定相应的法律制裁措施，以维护市场秩序和公众利益。

沈腾认为，《条例》应要求AI企业公开其算法的基本原理、决策过程和结果，确保算法的公平性和透明度，对于可能存在歧视或偏见的算法，应设立审查机制，确保算法决策不会侵犯公民的合法权益。

沈腾还建议，要重视技术创新与知识产权保护，重视产业发展与政策支持，明确AI技术创新的专利保护范围和申请程序，鼓励企业进行技术创新和知识产权保护。