Siklus gelombang baru mungkin dimulai, masa depan kecerdasan buatan semakin dekat

Kecerdasan buatan (AI) adalah kekuatan pendorong penting untuk babak baru revolusi teknologi dan transformasi industri.

Dari ChatGPT hingga DeepSeek, kecerdasan buatan generatif mempercepat pemberdayaan berbagai industri, menjadi motor penting dalam membentuk dan mengembangkan kekuatan produksi baru. Ini membuat perwakilan dan anggota dari seluruh negeri yang hadir di dua sesi Kongres Rakyat Nasional merasa bahwa ‘dunia mungkin akan memasuki periode konvergensi baru’.

Siklus Kondisi, sebuah teori siklus ekonomi, sering menggunakan terobosan inti teknologi sebagai titik awal pemisahan. Ini merujuk pada gelombang ekonomi yang berlangsung selama 50 hingga 60 tahun, di mana entitas ekonomi mengalami pemulihan, kemakmuran, penurunan, kemunduran, dan sebagainya.

Gambar diambil di Laboratorium Robot Cerdas Fourier, di mana insinyur sedang melatih dan menyesuaikan robot umum, setiap detail dan sendi kunci harus diuji berulang kali. / Foto oleh Yuan Jing dari Wen Wei Po

Di mata para anggota parlemen, awal dari siklus gelombang kesehatan yang baru mulai terlihat. Mengambil contoh robot berbentuk manusia, hingga akhir tahun lalu, hampir seratus perusahaan robot berbentuk manusia telah didirikan di seluruh negeri, di mana lebih dari 30 di antaranya mengumumkan akan memulai produksi komersial tahun ini. Di saat-saat krusial seperti ini, bagaimana cara untuk meraih peluang dan memanfaatkannya?

Para anggota perwakilan dan anggota berpendapat bahwa perlu secara proaktif menyelesaikan masalah nyata yang ada di bidang AI saat ini, yaitu teknologi berjalan di depan standar, produk berjalan di depan sertifikasi, dan aplikasi berjalan di depan regulasi. Melalui desain sistem, tata letak proaktif, dukungan kelembagaan, mendorong aplikasi untuk cepat diimplementasikan, mendorong interaksi manusia dan mesin serta integrasi virtual dan nyata, mempercepat menuju AI umum, dan mendefinisikan ulang pekerja dan alat produksi era kecerdasan, mendorong perkembangan produktivitas baru.

desain sistem

Dari laboratorium ke panggung Tahun Baru Cina di CCTV, produksi massal robot manusia segera dilakukan. Banyak perwakilan dan anggota parlemen menuliskan kekhawatiran dalam catatan penelitian mereka: kerjasama sulit.

Aplikasi berbasis fenomenal terus muncul, namun wakil-wakil dan anggota di garis depan dengan tajam melihat sisi lain dari keragaman sistem teknis - kekurangan protokol komunikasi dan standar antarmuka, yang menyebabkan kesulitan dalam kerjasama antara perangkat keras, algoritma, dan skenario. Dari presisi kontrol gerakan hingga kemampuan persepsi lingkungan, semuanya kekurangan indikator kuantitatif.

“Berbagi data industri sulit, model besar di sektor vertikal dibangun ulang dengan tingkat rendah yang berat.” Menurut Anggota Kongres Rakyat, Menteri Inovasi Teknologi Peralatan Listrik China, Zhang Fan, teknologi AI baru telah menggali banyak peluang baru di ujung konsumen, tetapi masih belum menghasilkan skenario aplikasi nilai tinggi di ujung manufaktur.

Gambar menunjukkan robot humanoid - “Qinglong” sedang melakukan uji kemampuan identifikasi dan pengambilan objek dengan bentuk dan berat yang berbeda. / Foto oleh jurnalis Wen Wei Po, Yuan Jing

Anggota Dewan Konsultatif Nasional dan Direktur Komisi Ekonomi dan Informatika Shanghai, Zhang Ying, juga menemukan bahwa sebagian produk “palsu cerdas” telah masuk ke pasar, di mana beberapa perusahaan menggunakan konsep kecerdasan untuk membesar-besarkan produk biasa demi mendapatkan dukungan modal. Alasannya adalah lembaga pemeriksaan yang ada saat ini lebih fokus pada robot industri konvensional dan kurang memiliki evaluasi khusus untuk kecerdasan fisik pada robot humanoid.

Industri baru yang berkembang pesat membutuhkan standarisasi. Baru-baru ini, standar internasional pertama di dunia untuk robot lansia yang dipimpin oleh China telah diterbitkan. Standar tersebut merinci klasifikasi fungsi dan performa robot lansia, dengan demikian, membimbing para praktisi untuk kembali ke rasionalitas, menghadapi secara positif masalah-masalah pembatasan teknologi yang ada, kendala biaya, dan perbedaan permintaan pasar.

“Mempercepat penetapan sistem klasifikasi industri, protokol komunikasi, dan standar dasar lainnya.” Zhang Ying berpendapat bahwa dengan mengatur standar pengumpulan dan penggunaan data, menjelaskan standar keamanan interaksi manusia dan mesin, serta etika panduan, hanya dengan demikian efisiensi skala industri dapat ditingkatkan melalui kerjasama perangkat lunak dan perangkat keras.

Beberapa perusahaan kecil dan menengah juga melaporkan bahwa sumber daya pelatihan verifikasi mereka kurang, lingkungan pengujian simulasi berbiaya tinggi dan kurangnya ‘sekolah pelatihan’ fisik membuat sulit bagi mereka untuk menyelesaikan verifikasi keandalan, yang membatasi kecepatan iterasi teknologi.

Baru-baru ini, lapangan pelatihan robot humanoid heterogen pertama di negara ini telah diresmikan di Shanghai, dengan harapan akan menetapkan 10 juta data tahun ini. Lapangan pelatihan yang dibangun oleh Pusat Inovasi Robot Humanoid yang dibangun bersama oleh pemerintah pusat dan daerah ini berpotensi untuk mengatasi berbagai kendala, seperti sulitnya standar yang seragam, dan sulitnya data untuk dipindahkan dan digunakan kembali di berbagai platform.

Ini lebih lanjut mendorong Zhang Ying. “Dapatkah kita menciptakan ‘ruang ujian’ sertifikasi evaluasi tingkat negara, mendorong robot manusia ‘memiliki sertifikat untuk bekerja’?” Dia mendesak untuk memperkuat mekanisme evaluasi sertifikasi dari tingkat negara, melakukan evaluasi ilmiah menyeluruh, dan menjamin kualitas dan keamanan produk yang terdaftar.

Penyusunan proyeksi

Pentingnya daya komputasi untuk industri AI terbukti dengan sendirinya. Dari pemrosesan permintaan pengguna yang cepat hingga analisis dan pengambilan keputusan waktu nyata, hanya daya komputasi tinggi yang dapat memastikan kecepatan dan akurasi respons sistem.

Selama penelitian, Zhang Fan menemukan bahwa sumber daya daya komputasi tersebar di berbagai daerah dan perlu direncanakan secara komprehensif. Disarankan untuk memanfaatkan peran penggerak industri perusahaan unggulan, membangun Pusat Inovasi AI bersama, dan membangun, berbagi, dan menggunakan bersama model besar vertikal industri.

Beberapa ahli berpendapat bahwa berbagi daya komputasi tidak boleh terbatas hanya pada subjek perusahaan. Penelitian menemukan bahwa bottleneck kekuatan komputasi membuat integrasi antara industri, akademisi, dan penelitian menjadi semakin sulit. Di satu sisi, teknologi baru yang terus diperbarui di pasaran, di sisi lain, kurikulum yang relatif tertutup dan platform pembelajaran. Disarankan untuk mengintegrasikan industri dan pendidikan untuk mengatasi masalah kekuatan komputasi dalam penelitian tingkat perguruan tinggi, sambil mendukung berbagai subjek sosial untuk mendorong bersama pengembangan ilmu data AI dan pembangunan korpus bahasa berkualitas tinggi.

Gambar untuk setiap detail dan sendi kunci harus diuji berulang kali.

Universitas-universitas top China telah mengambil tindakan dan menunjukkan kekuatan mereka. Beberapa memperkuat kerja sama sekolah-perusahaan, beberapa sumber daya sewa, dan beberapa langsung membeli layanan komputasi. Misalnya, Shanghai Jiao Tong University baru-baru ini menyelesaikan penyebaran lokal dari berbagai model DeepSeek, menjadi salah satu universitas pertama di Tiongkok yang mewujudkan penyebaran lokalisasi tumpukan penuh model besar tingkat 100 miliar. Ini menandai tahap baru dalam pembangunan infrastruktur AI di universitas.

“Eksplorasi paradigma penelitian baru dengan dukungan AI.” Anggota Kongres Rakyat Nasional, dan Rektor Universitas Jiao Tong Shanghai, Ding Kuiling menjelaskan bahwa melalui Pusat Inovasi Pendidikan dan Teknologi Kuncing Kuncang Jiao Tong Shanghai yang dibangun bersama dengan perusahaan, akan mendorong integrasi yang mendalam antara model dan kursus pengajaran seri DeepSeek dengan inovasi penelitian, dll. Misalnya: melalui teknologi baru seperti AI untuk mentransfer pengetahuan, sehingga mahasiswa memiliki lebih banyak ruang untuk berinteraksi dan berdiskusi secara intensif, serta merangsang pemikiran kreatif."

Menurut Ding Kuiling, pendidikan bakat masa depan harus menekankan kemampuan inovasi dasar dan inovasi lintas. Bagi perguruan tinggi, ini berarti bahwa semua disiplin ilmu seperti ilmu pengetahuan, teknik, pertanian, kedokteran, dan humaniora harus secara aktif merangkul kecerdasan buatan. Sekolah tersebut telah mendirikan kelompok kerja reformasi AI yang komprehensif, dan melalui penelitian dan pengajaran yang terorganisir, seluruh sekolah mendorong penerapan AI secara menyeluruh dalam berbagai disiplin ilmu dan bidang yang berbeda. Baru-baru ini, sekolah tersebut sedang merencanakan pendirian dana bibit “AI+” dengan nilai jutaan yuan, mengumpulkan topik-topik berkualitas tinggi dari seluruh sekolah, dan dengan memberikan pendanaan proyek sebagai tongkat pimpinan, membimbing lebih banyak guru dan siswa di bidang-bidang tradisional untuk menggabungkan teknologi AI, membuka kemungkinan baru dalam penelitian ilmiah.

Ding Kuiling penuh harapan, “Saya percaya terobosan inovasi berikutnya setingkat dengan DeepSeek berada di sekitar kita.”

sistem perlindungan

Model besar memancar secara tiba-tiba, kecerdasan buatan umum masuk jalur percepatan pengembangan, perkembangan teknologi baru berjalan sangat cepat, juga membawa sisi lain dari koin - fenomena pembuatan rumor oleh AI, pelanggaran hak cipta oleh AI, penipuan oleh AI, dan sebagainya sering terjadi.

Data dari situs web keputusan pengadilan China menunjukkan bahwa dari tahun 2021 hingga 2024, pengadilan di seluruh negara telah memeriksa total 1659 kasus perselisihan AI, sebagian besar kasus terkait AI generatif.

Melihat dunia, telah menjadi konsensus untuk menetapkan “pagar pembatas dasar” untuk pengembangan AI. Pada awal tahun lalu, Uni Eropa memperkenalkan undang-undang peraturan AI komprehensif pertama di dunia, memimpin dalam membangun kerangka peraturan terpadu dan standar untuk memastikan bahwa pengembangan aplikasi teknologi mengikuti prinsip-prinsip keadilan, transparansi, dan kepercayaan.

Anggota Konferensi Permusyawaratan Rakyat Nasional, dan Luhongbing, mitra dari Kantor Hukum Guohao (Shanghai), menemukan bahwa rancangan undang-undang AI saat ini telah dimasukkan ke dalam rencana kerja legislasi Dewan Negara. “Dibandingkan dengan legislasi tradisional, legislasi AI menghadapi ketidakpastian hubungan sosial yang ditimbulkan oleh iterasi industri teknologi, risiko yang tidak dapat diprediksi, dan sebagainya.” Menurutnya, sangat sulit untuk menyusun undang-undang AI yang komprehensif, lebih baik untuk pertama-tama memilih generasi AI sebagai titik potong yang paling penting, paling langsung, dan paling nyata dalam masyarakat, dan segera memajukan legislasi yang “kecil, cepat, dan fleksibel”, serta segera mengeluarkan peraturan pemerintah secepat mungkin.

Gambar pusat inovasi robot humanoid pertama di negara yang dibangun bersama oleh negara dan wilayah di Zhangjiang, Pudong. / Foto oleh jurnalis Wen Wei Po Yuan Jing

Liu Hongbing berpendapat bahwa peraturan administrasi ini harus secara jelas mengatur hak dan kewajiban, fungsi, dan tanggung jawab masing-masing para pengembang teknologi, penyedia layanan, pengguna, pengawas, dan masyarakat umum. Misalnya: pengembang teknologi harus secara ketat memilih dan mengklasifikasikan data yang digunakan untuk melatih model bahasa besar, menghilangkan teks yang tidak pantas, memastikan sumber data legal dan kontennya sehat; untuk model yang sudah ada, menggunakan teknik penghapusan data, menghilangkan output yang tidak pantas; memperkenalkan mekanisme audit manual, mengaudit ulang konten yang ditandai oleh sistem otomatis sebagai sensitif atau dilarang; membangun mekanisme penelitian terbuka, kerja sama komunitas, dan pelaporan petunjuk, mengoptimalkan sistem penyaringan model bahasa besar.

Para anggota perwakilan dan anggota berpendapat bahwa legislasi harus secara efektif menanggapi masalah inti kunci - hak cipta dalam proses generasi AI. Lu Hongbing menyarankan untuk mengikuti niat legislasi yang lebih baik dalam memanfaatkan elemen data, memudarkan kepemilikan, memperkuat hak penggunaan, dan menegaskan prinsip penggunaan. Misalnya: ketika melibatkan penggunaan komersial, pengembang teknologi diharuskan membayar kompensasi, dan mereka harus bernegosiasi dengan pemegang hak untuk menyelesaikan masalah tersebut.

Mengelola saat ini, merencanakan jangka panjang, saatnya tepat untuk legislasi AI.

（Artikel sumber: Berita Shangguan）

Sumber: Eastmoney.com

Penulis: Shangguan News