Штучний інтелект (AI) є важливою силою нової хвилі технологічної революції та промислових змін.
Від ChatGPT до DeepSeek, генеративний штучний інтелект прискорює емповермент тисячі галузей і стає важливим двигуном розвитку нових якісних продуктивних сил. Це змушує делегатів і членів Національного конгресу відчувати, що «світ може увійти в новий цикл Конвей».
Хвиля Кондратієва, теорія економічного циклу, часто використовує прорив у ядерній технології як вихідну точку для поділу. Це означає, що в рамках економічних коливань тривалістю 50-60 років економічні суб'єкти пройшли відновлення, процвітання, рецесію, депресію та інші відтінки.
Зображення інженера, який навчає, відлагоджує загального робота в лабораторії розумних роботів Фур'є, кожна деталь та ключовий з'єднувальний елемент потребує безлічі тестів. Фото Юань Цзін, журналіста газети "Венхуй"
У очах делегатів та депутатів з'являється промінь нового циклу Канбо. Наприклад, на момент закінчення минулого року в країні вже майже сто підприємств, які займаються виробництвом роботів-людей, з них понад 30 оголосили про комерційний запуск цього року. У цей важливий момент, як використати нагоду та піднятися на хвилі?
Депутати та члени комітету вважають, що необхідно проявляти ініціативу у вирішенні поточних практичних проблем у сфері ШІ, тобто технології випереджають стандарти, продукти працюють до сертифікації, а додатки – випереджають регламенти. Завдяки системному дизайну, перспективному макету та інституційній підтримці ми прискоримо впровадження додатків, сприятимемо інтеграції взаємодії людини з комп'ютером та віртуальної реальності, а також прискоримо перехід до штучного інтелекту загального призначення, переосмислимо працівників та виробничі інструменти в інтелектуальну епоху та сприятимемо розвитку нової якісної продуктивності.
Дизайн системи
З лабораторії на сцену весняного вечора у Сітіві Централ стабільної телемережі виходить людина-робот. Водночас багато представників і делегатів у записках занотували свої стурбовання: складно співпрацювати.
Лише виходять феноменальні додатки, а представники та делегати першої лінії вчасно помічають іншу сторону технічної системи - відсутність комунікаційних протоколів та інтерфейсних стандартів, що призводить до складнощів у співпраці між апаратним забезпеченням, алгоритмами та сценаріями. Від точності управління рухом до здатності сприймати оточення, всі вони мають відсутність кількісних показників.
“Поділ даних у промисловості важко, зворотній діапазон вертикальних областей, велика кількість моделей, низький рівень повтореного будівництва.” За словами народного депутата та міністра інновацій у галузі електротехнічного обладнання Китаю Чжан Фань, нові технології штучного інтелекту вже виявили багато нових можливостей на споживчому ринку, але на виробничому ринку ще не виникли високоцінні сценарії застосування.”
На малюнку зображений людиноподібний робот «Цінлун», який проходить тест на розпізнавання предметів і здатність хапати різні форми і ваги. / Фото репортера Вень Вей По Юань Цзіна
Член Всекитайського політичного консультативного комітету, директор відділу економіки та інформатизації міста Шанхай Чжан Ін виявив, що деякі "псевдоінтелектуальні" продукти надходять на ринок, деякі компанії задля здобуття капіталу використовують концепцію штучного інтелекту, щоб рекламувати звичайні продукти. За його словами, існуючі органи перевірки в основному зосереджені на традиційних промислових роботах, але відсутні спеціалізовані оцінки інтелектуальності для роботів, що мають людську форму.
Розвиваюча нова галузь потребує нормативного регулювання. Нещодавно було опубліковано перший в світі міжнародний стандарт для пенсійних роботів, який був розроблений під керівництвом Китаю. Цей стандарт деталізує функції та класифікацію продуктивності пенсійного робота, тим самим спонукаючи фахівців повертатися до розуму, ставити раціонально питання технічних обмежень, обмежень витрат та різниці в ринковому попиті.
"Прискорити розробку класифікаційних систем галузей, комунікаційних протоколів та інших основних стандартів." Цзян Ін вважає, що нормування стандартів збору та використання даних, чітко визначені стандарти безпеки людсько-машинного взаємодії та етичні принципи єдиний спосіб підвищити масштабність виробництва через співпрацю програмного та апаратного забезпечення."
Деякі малі та середні компанії також повідомляють, що відсутні ресурси для тренування та перевірки, відсутність високо вартісного середовища імітації та дефіцит фізичних “навчальних закладів” ускладнюють надійність перевірки та обмежують швидкість технологічного оновлення.
Нещодавно в Шанхаї було відкрито перше в країні поле для навчання роботів-гетерогеністів, цього року очікується відкладання 10 мільйонів даних. Це поле для навчання, побудоване Центром інновацій з роботи-гетерогеністів, спільно з місцевим урядом, має на меті розв'язати проблеми стандартів, які не можуть бути уніфіковані, неможливість міграції даних між платформами та їх повторне використання.
Це ще більше надихнуло Чжан Ін. «Чи можна побудувати «екзаменаційну кімнату» на національному рівні та просувати роботів-гуманоїдів, щоб вони «мали сертифікати»?» Вона закликала зміцнити механізм оцінки та сертифікації на національному рівні та всебічно провести наукову оцінку для забезпечення якості та безпеки продукції, що котирується на біржі.
Перспективний макет
Важливість обчислювальної потужності для індустрії штучного інтелекту очевидна. Від швидкої обробки запитів користувачів до реального часу аналізу рішень, лише висока обчислювальна потужність може гарантувати швидкість і точність системи.
Під час дослідження Чжан Фан виявив, що ресурси обчислювальної потужності розподілені по всій країні й терміново потребують узгодженої стратегії розвитку. Рекомендується повністю використовувати провідну роль підприємств галузі, створювати центри спільної інновації з штучного інтелекту, спільно будувати, використовувати та спільно користуватися великими моделями галузі.
Деякі експерти вважають, що спільне використання обчислювальної потужності не повинно обмежуватися лише між підприємствами. Дослідження показують, що обмеження обчислювальної потужності ускладнює зв'язок між "промисловістю, наукою та освітою". З одного боку, на ринку продовжують ітерації нові технології, а з іншого боку - відносно закриті навчальні програми та платформи для навчання. Рекомендується розблокувати обчислювальну потужність наукових установ шляхом поєднання промисловості та освіти, одночасно підтримуючи різні суб'єкти суспільства у спільній роботі для просування науки даних та створення високоякісних корпусів мови для штучного інтелекту.
На малюнку видно, що кожну деталь і ключове з'єднання доводиться перевіряти незліченну кількість разів. / Фото репортера Вень Вей По Юань Цзіна
Провідні університети Китаю вжили заходів і продемонстрували свою силу. Хтось зміцнює співпрацю між школою та підприємством, хтось орендує ресурси, а хтось безпосередньо купує комп'ютерні послуги. Наприклад, Шанхайський університет Цзяо Тун нещодавно завершив локалізоване розгортання повного спектру моделей DeepSeek, ставши одним із перших університетів у Китаї, який реалізував повноцінне розгортання великих моделей на 100 мільярдів рівнів. Це знаменує собою новий етап у побудові інфраструктури штучного інтелекту в університетах.
«Вивчення нової парадигми наукових досліджень з благословення штучного інтелекту». Дін Куйлін, депутат Всекитайських зборів народних представників і президент Шанхайського університету Цзяо Тун, пояснив, що, спираючись на Центр науково-освітніх інновацій Kunpeng Ascend Шанхайського університету Цзяо Тун, який був побудований спільно з підприємствами, він сприятиме глибокій інтеграції моделей серії DeepSeek з викладанням навчальних програм, науковими дослідженнями та інноваціями. Наприклад, для передачі знань використовуються нові технології, такі як штучний інтелект, щоб учні мали більше простору для повноцінної взаємодії, обговорення та стимулювання творчого мислення.
За словами Дін Куайлиня, у майбутньому особливу увагу в навчанні талановитих людей слід звертати на здатність до низового та перетинного інноваційного мислення. Для вищих навчальних закладів це означає, що всі галузі, такі як наука, техніка, сільське господарство, медицина, гуманітарні науки тощо, повинні активно обіймати штучний інтелект. Університет вже створив робочу групу з комплексної реформи штучного інтелекту, яка шляхом організованих наукових та навчальних заходів координує впровадження штучного інтелекту в різні галузі та сфери університету. Нещодавно університет розгортає створення мільйонного "AI+" стартового фонду, який орієнтований на університетську громаду та спрямований на збір якісних тем для досліджень, і який, використовуючи фінансування проектів як орієнтир, спрямовує все більше викладачів та студентів традиційних наук на поєднання з технологіями штучного інтелекту, щоб відкривати нові можливості в наукових дослідженнях.
Дін Куілінг повний надії, що наступний прорив на рівні DeepSeek відбудеться прямо навколо нас.
Супровід системи
Великі моделі вибухають, загальний швидкий розвиток штучного інтелекту, розвиток нових технологій вирушає вперед з кожною секундою, але також приносить іншу сторону монети - поширення чуток, порушення авторських прав, факти шахрайства за допомогою штучного інтелекту тощо.
Згідно з даними China Judgments Network, з 2021 по 2024 рік суди по всій країні розглядатимуть загалом 1 659 справ, пов'язаних зі штучним інтелектом, переважна більшість з яких є справами, пов'язаними з генеративним штучним інтелектом.
Якщо поглянути на світ, то стало консенсусом встановити «базові бар'єри» для розвитку ШІ. На початку минулого року Європейський Союз представив перший у світі всеосяжний закон про регулювання штучного інтелекту, взявши на себе провідну роль у створенні єдиної та стандартизованої нормативно-правової бази, щоб гарантувати, що розробка технологічних додатків відповідає принципам справедливості, прозорості та надійності.
Національний комітет КНР і партнер юридичної фірми Guohao (Шанхай) Лю Хонбін виявив, що проект закону про штучний інтелект вже включено в план законодавчої діяльності Кабінету Міністрів. "В порівнянні з традиційним законодавством, законодавство про штучний інтелект стикається з невизначеністю соціальних відносин та непередбачуваними ризиками, які приносить ітерація технічної промисловості". На його думку, розробка комплексного законодавства з питань штучного інтелекту дуже складна, тому може бути варто спочатку обрати генеративний штучний інтелект як найбільш актуальний, прямий та реальний підхід у суспільстві, і якомога швидше просунути "мале, швидке, ефективне" законодавство та якомога швидше прийняти адміністративні правила.
Зображення першого в країні Центру інновацій з розробки роботів у формі людини, спільно збудованого громадою та владою, у Чжанцзян Пудон
Лю Хунбін вважає, що цей адміністративний правил повинен чітко визначати права, обов'язки, функції та відповідальність розробників технологій, постачальників послуг, користувачів, регуляторів та громадськості, наприклад: розробники технологій мають строго відбирати та класифікувати дані, які використовуються для навчання великої мовної моделі, вилучаючи неприпустимі текстові елементи, щоб забезпечити законність та здоровий зміст джерела даних; для існуючих моделей застосовувати технічні засоби видалення даних та інших неприпустимих виводів; впровадження механізму ручної перевірки для повторного перегляду вмісту, який автоматизована система визначила як чутливий або заборонений; створення відкритих досліджень, співпраці у громадськості та механізму повідомлення про підозрілі вміст, для оптимізації системи відбору великої мовної моделі.
Представники та делегати вважають, що законодавство повинно реально відповідати на ключові проблеми ядра - кому належить авторське право на контент, що генерується штучним інтелектом. Лю Хунбінг пропонує, відповідно до первинного законодавства, яке краще використовує роль елементів даних, зменшити власність, посилити використання та чітко визначити принципи використання. Наприклад, при комерційному використанні вимагається виплата винагороди технічним розробником, який разом з правовласником організовує узгодження.
Правильно обробляйте теперішність та плануйте на майбутнє, законодавство про штучний інтелект - вчасно.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Новий цикл Конг-По може бути запущений, майбутнє штучного інтелекту наближається
Штучний інтелект (AI) є важливою силою нової хвилі технологічної революції та промислових змін.
Від ChatGPT до DeepSeek, генеративний штучний інтелект прискорює емповермент тисячі галузей і стає важливим двигуном розвитку нових якісних продуктивних сил. Це змушує делегатів і членів Національного конгресу відчувати, що «світ може увійти в новий цикл Конвей».
Хвиля Кондратієва, теорія економічного циклу, часто використовує прорив у ядерній технології як вихідну точку для поділу. Це означає, що в рамках економічних коливань тривалістю 50-60 років економічні суб'єкти пройшли відновлення, процвітання, рецесію, депресію та інші відтінки.
Зображення інженера, який навчає, відлагоджує загального робота в лабораторії розумних роботів Фур'є, кожна деталь та ключовий з'єднувальний елемент потребує безлічі тестів. Фото Юань Цзін, журналіста газети "Венхуй"
У очах делегатів та депутатів з'являється промінь нового циклу Канбо. Наприклад, на момент закінчення минулого року в країні вже майже сто підприємств, які займаються виробництвом роботів-людей, з них понад 30 оголосили про комерційний запуск цього року. У цей важливий момент, як використати нагоду та піднятися на хвилі?
Депутати та члени комітету вважають, що необхідно проявляти ініціативу у вирішенні поточних практичних проблем у сфері ШІ, тобто технології випереджають стандарти, продукти працюють до сертифікації, а додатки – випереджають регламенти. Завдяки системному дизайну, перспективному макету та інституційній підтримці ми прискоримо впровадження додатків, сприятимемо інтеграції взаємодії людини з комп'ютером та віртуальної реальності, а також прискоримо перехід до штучного інтелекту загального призначення, переосмислимо працівників та виробничі інструменти в інтелектуальну епоху та сприятимемо розвитку нової якісної продуктивності.
Дизайн системи
З лабораторії на сцену весняного вечора у Сітіві Централ стабільної телемережі виходить людина-робот. Водночас багато представників і делегатів у записках занотували свої стурбовання: складно співпрацювати.
Лише виходять феноменальні додатки, а представники та делегати першої лінії вчасно помічають іншу сторону технічної системи - відсутність комунікаційних протоколів та інтерфейсних стандартів, що призводить до складнощів у співпраці між апаратним забезпеченням, алгоритмами та сценаріями. Від точності управління рухом до здатності сприймати оточення, всі вони мають відсутність кількісних показників.
“Поділ даних у промисловості важко, зворотній діапазон вертикальних областей, велика кількість моделей, низький рівень повтореного будівництва.” За словами народного депутата та міністра інновацій у галузі електротехнічного обладнання Китаю Чжан Фань, нові технології штучного інтелекту вже виявили багато нових можливостей на споживчому ринку, але на виробничому ринку ще не виникли високоцінні сценарії застосування.”
На малюнку зображений людиноподібний робот «Цінлун», який проходить тест на розпізнавання предметів і здатність хапати різні форми і ваги. / Фото репортера Вень Вей По Юань Цзіна
Член Всекитайського політичного консультативного комітету, директор відділу економіки та інформатизації міста Шанхай Чжан Ін виявив, що деякі "псевдоінтелектуальні" продукти надходять на ринок, деякі компанії задля здобуття капіталу використовують концепцію штучного інтелекту, щоб рекламувати звичайні продукти. За його словами, існуючі органи перевірки в основному зосереджені на традиційних промислових роботах, але відсутні спеціалізовані оцінки інтелектуальності для роботів, що мають людську форму.
Розвиваюча нова галузь потребує нормативного регулювання. Нещодавно було опубліковано перший в світі міжнародний стандарт для пенсійних роботів, який був розроблений під керівництвом Китаю. Цей стандарт деталізує функції та класифікацію продуктивності пенсійного робота, тим самим спонукаючи фахівців повертатися до розуму, ставити раціонально питання технічних обмежень, обмежень витрат та різниці в ринковому попиті.
"Прискорити розробку класифікаційних систем галузей, комунікаційних протоколів та інших основних стандартів." Цзян Ін вважає, що нормування стандартів збору та використання даних, чітко визначені стандарти безпеки людсько-машинного взаємодії та етичні принципи єдиний спосіб підвищити масштабність виробництва через співпрацю програмного та апаратного забезпечення."
Деякі малі та середні компанії також повідомляють, що відсутні ресурси для тренування та перевірки, відсутність високо вартісного середовища імітації та дефіцит фізичних “навчальних закладів” ускладнюють надійність перевірки та обмежують швидкість технологічного оновлення.
Нещодавно в Шанхаї було відкрито перше в країні поле для навчання роботів-гетерогеністів, цього року очікується відкладання 10 мільйонів даних. Це поле для навчання, побудоване Центром інновацій з роботи-гетерогеністів, спільно з місцевим урядом, має на меті розв'язати проблеми стандартів, які не можуть бути уніфіковані, неможливість міграції даних між платформами та їх повторне використання.
Це ще більше надихнуло Чжан Ін. «Чи можна побудувати «екзаменаційну кімнату» на національному рівні та просувати роботів-гуманоїдів, щоб вони «мали сертифікати»?» Вона закликала зміцнити механізм оцінки та сертифікації на національному рівні та всебічно провести наукову оцінку для забезпечення якості та безпеки продукції, що котирується на біржі.
Перспективний макет
Важливість обчислювальної потужності для індустрії штучного інтелекту очевидна. Від швидкої обробки запитів користувачів до реального часу аналізу рішень, лише висока обчислювальна потужність може гарантувати швидкість і точність системи.
Під час дослідження Чжан Фан виявив, що ресурси обчислювальної потужності розподілені по всій країні й терміново потребують узгодженої стратегії розвитку. Рекомендується повністю використовувати провідну роль підприємств галузі, створювати центри спільної інновації з штучного інтелекту, спільно будувати, використовувати та спільно користуватися великими моделями галузі.
Деякі експерти вважають, що спільне використання обчислювальної потужності не повинно обмежуватися лише між підприємствами. Дослідження показують, що обмеження обчислювальної потужності ускладнює зв'язок між "промисловістю, наукою та освітою". З одного боку, на ринку продовжують ітерації нові технології, а з іншого боку - відносно закриті навчальні програми та платформи для навчання. Рекомендується розблокувати обчислювальну потужність наукових установ шляхом поєднання промисловості та освіти, одночасно підтримуючи різні суб'єкти суспільства у спільній роботі для просування науки даних та створення високоякісних корпусів мови для штучного інтелекту.
На малюнку видно, що кожну деталь і ключове з'єднання доводиться перевіряти незліченну кількість разів. / Фото репортера Вень Вей По Юань Цзіна
Провідні університети Китаю вжили заходів і продемонстрували свою силу. Хтось зміцнює співпрацю між школою та підприємством, хтось орендує ресурси, а хтось безпосередньо купує комп'ютерні послуги. Наприклад, Шанхайський університет Цзяо Тун нещодавно завершив локалізоване розгортання повного спектру моделей DeepSeek, ставши одним із перших університетів у Китаї, який реалізував повноцінне розгортання великих моделей на 100 мільярдів рівнів. Це знаменує собою новий етап у побудові інфраструктури штучного інтелекту в університетах.
«Вивчення нової парадигми наукових досліджень з благословення штучного інтелекту». Дін Куйлін, депутат Всекитайських зборів народних представників і президент Шанхайського університету Цзяо Тун, пояснив, що, спираючись на Центр науково-освітніх інновацій Kunpeng Ascend Шанхайського університету Цзяо Тун, який був побудований спільно з підприємствами, він сприятиме глибокій інтеграції моделей серії DeepSeek з викладанням навчальних програм, науковими дослідженнями та інноваціями. Наприклад, для передачі знань використовуються нові технології, такі як штучний інтелект, щоб учні мали більше простору для повноцінної взаємодії, обговорення та стимулювання творчого мислення.
За словами Дін Куайлиня, у майбутньому особливу увагу в навчанні талановитих людей слід звертати на здатність до низового та перетинного інноваційного мислення. Для вищих навчальних закладів це означає, що всі галузі, такі як наука, техніка, сільське господарство, медицина, гуманітарні науки тощо, повинні активно обіймати штучний інтелект. Університет вже створив робочу групу з комплексної реформи штучного інтелекту, яка шляхом організованих наукових та навчальних заходів координує впровадження штучного інтелекту в різні галузі та сфери університету. Нещодавно університет розгортає створення мільйонного "AI+" стартового фонду, який орієнтований на університетську громаду та спрямований на збір якісних тем для досліджень, і який, використовуючи фінансування проектів як орієнтир, спрямовує все більше викладачів та студентів традиційних наук на поєднання з технологіями штучного інтелекту, щоб відкривати нові можливості в наукових дослідженнях.
Дін Куілінг повний надії, що наступний прорив на рівні DeepSeek відбудеться прямо навколо нас.
Супровід системи
Великі моделі вибухають, загальний швидкий розвиток штучного інтелекту, розвиток нових технологій вирушає вперед з кожною секундою, але також приносить іншу сторону монети - поширення чуток, порушення авторських прав, факти шахрайства за допомогою штучного інтелекту тощо.
Згідно з даними China Judgments Network, з 2021 по 2024 рік суди по всій країні розглядатимуть загалом 1 659 справ, пов'язаних зі штучним інтелектом, переважна більшість з яких є справами, пов'язаними з генеративним штучним інтелектом.
Якщо поглянути на світ, то стало консенсусом встановити «базові бар'єри» для розвитку ШІ. На початку минулого року Європейський Союз представив перший у світі всеосяжний закон про регулювання штучного інтелекту, взявши на себе провідну роль у створенні єдиної та стандартизованої нормативно-правової бази, щоб гарантувати, що розробка технологічних додатків відповідає принципам справедливості, прозорості та надійності.
Національний комітет КНР і партнер юридичної фірми Guohao (Шанхай) Лю Хонбін виявив, що проект закону про штучний інтелект вже включено в план законодавчої діяльності Кабінету Міністрів. "В порівнянні з традиційним законодавством, законодавство про штучний інтелект стикається з невизначеністю соціальних відносин та непередбачуваними ризиками, які приносить ітерація технічної промисловості". На його думку, розробка комплексного законодавства з питань штучного інтелекту дуже складна, тому може бути варто спочатку обрати генеративний штучний інтелект як найбільш актуальний, прямий та реальний підхід у суспільстві, і якомога швидше просунути "мале, швидке, ефективне" законодавство та якомога швидше прийняти адміністративні правила.
Зображення першого в країні Центру інновацій з розробки роботів у формі людини, спільно збудованого громадою та владою, у Чжанцзян Пудон
Лю Хунбін вважає, що цей адміністративний правил повинен чітко визначати права, обов'язки, функції та відповідальність розробників технологій, постачальників послуг, користувачів, регуляторів та громадськості, наприклад: розробники технологій мають строго відбирати та класифікувати дані, які використовуються для навчання великої мовної моделі, вилучаючи неприпустимі текстові елементи, щоб забезпечити законність та здоровий зміст джерела даних; для існуючих моделей застосовувати технічні засоби видалення даних та інших неприпустимих виводів; впровадження механізму ручної перевірки для повторного перегляду вмісту, який автоматизована система визначила як чутливий або заборонений; створення відкритих досліджень, співпраці у громадськості та механізму повідомлення про підозрілі вміст, для оптимізації системи відбору великої мовної моделі.
Представники та делегати вважають, що законодавство повинно реально відповідати на ключові проблеми ядра - кому належить авторське право на контент, що генерується штучним інтелектом. Лю Хунбінг пропонує, відповідно до первинного законодавства, яке краще використовує роль елементів даних, зменшити власність, посилити використання та чітко визначити принципи використання. Наприклад, при комерційному використанні вимагається виплата винагороди технічним розробником, який разом з правовласником організовує узгодження.
Правильно обробляйте теперішність та плануйте на майбутнє, законодавство про штучний інтелект - вчасно.
（Джерело статті: Новини Гуандуну）
Джерело: Oriental Fortune Network
Автор: News Look