近年来，生成式人工智能技术发展迅猛，在全球范围内掀起了一股热潮。根据世界知识产权组织发布的《生成式人工智能专利态势报告》，从2014年至2023年，我国生成式人工智能专利申请量超过3.8万件，位居世界第一，是第二名美国的6倍。该报告还显示，自2017年深度神经网络架构问世以来，全球生成式人工智能相关专利数量增长了7倍，涵盖了生命科学、文档管理和出版、商业解决方案、工业和制造业、交通、安全和电信等多个领域。作为通用性人工智能技术的代表，生成式人工智能技术正日益融入生产力提升环节，推动数据要素价值充分释放，为诸多领域带来革命性变化。
习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。作为关键通用技术，发展生成式人工智能涉及产业升级、人才培养和社会融合等多层面，对人民福祉、经济发展、国家安全和战略竞争均具有重大意义。目前，我国生成式人工智能服务正经历着从初期爆发式增长向广泛普及转变，相关技术在制造业、零售业、电信、医疗健康等行业加速渗透。截至2024年3月，国内已有117个生成式人工智能服务通过备案。面对日趋激烈的国际竞争，增强生成式人工智能新优势，催生和引领新一轮科技革命和产业变革，已经成为加快培育发展新质生产力的重要引擎。
加快发展新一代人工智能关系到我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。但也要清醒地认识到，尽管我国生成式人工智能专利申请量已居世界首位，但在生成式人工智能发展，特别是原始创新能力方面还远远不足。部分企业主要基于国外开源人工智能算法开发，或直接接入国外人工智能算法或模型系统实现技术加成。生成式人工智能发展所依赖的数据、算力、算法三大核心要素均存在短板，导致原创大模型较少，大模型研发内容存在低水平重复的问题，缺少创新性强、具有革命性的基础理论研究。未来一个时期，是我国生成式人工智能发展的关键时期，应积极应对生成式人工智能加速催生新技术、新产品、新业态、新产业的态势，抓住重要机遇，突破基础研究和技术攻关，发挥好生成式人工智能的“头雁”效应，勇闯“无人区”，向更高的创新水平进发。
为了推动生成式人工智能的健康发展，需要在以下方面下功夫：
**完善生成式人工智能的数据要素供给。** 建立开放共享的生成式人工智能数据基础服务设施和数据资源库，向企业、科研工作者提供可用于生成式人工智能大模型训练的集成数据共享、数据交易交换以及数据云服务等多种数据服务。面向生成式人工智能大模型训练，建立统一的数据格式、接口、存储等软硬件通用标准和全国性数据确权登记平台，完善数据登记、交易和服务等通用规范，明确数据要素的可信度、共享性、实用性等指标，扩大数据资产评估范围，面向国内外企业创新提供合规咨询、数据脱敏、托管治理、技术审计等数据跨境运营增值服务。
**优化生成式人工智能发展的算力基础。** 开展算力集成创新技术攻关，成立数字化工业产业联合体，加强国产化应用软件、国产化中间件、操作系统与国产芯片之间的兼容适配，加快向量子计算、光计算、类脑计算等新型算力领域探索。探索搭建生成式人工智能公共算力和开源平台，制定算力关键领域标准规范，打造高质量语料库，构建垂直行业人工智能训练验证和开源平台，降低生成式人工智能大模型训练成本。整合算力和数据的运营权，注重优化算力布局，持续推进“东数西算”工程，拓展算力技术在各个行业的应用。
**促进生成式人工智能算法创新和治理能力提升。** 构建可信生成式人工智能算法治理框架，从技术及应用的交互层面对算法安全风险作出全面规范，构建事前评估、事中监管、事后问责的算法安全治理体系。通过技术手段实现算法系统的可解释性，细化金融、电信、医疗等领域算法配套制度，提升治理精度，实现对算法操控等非法侵害利益行为的有效治理。依托北京、上海、粤港澳大湾区等我国国际科技创新中心，推动国家间数据与算法安全治理的交流，积极参与国际数据与算法安全治理规则的制定，构建国际数据与算法安全治理多边机制。
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