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聚焦两会 | 全国政协委员、中国工程院院士陈晓红履职尽责、建言献策

发布时间:2023-03-08 浏览次数:

     3月4日,全国政协十四届一次会议在京隆重开幕。来自34个界别的2100多名新一届全国政协委员迎着新时代的浩荡东风,肩负亿万人民的殷切期待,齐聚首都共商国是。

     全国政协委员、中国工程院院士、湘江实验室主任、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红履职尽责,围绕AIGC大模型发展应用、财政科技经费分配使用机制改革、供应链图谱建设、多样性算力服务等积极建言献策,并接受中国新闻网、中国教育报、中国科学报、中国经济周刊、湖南日报、湖南政协云等主流媒体专访报道。


【中国新闻网报道】中国工程院院士陈晓红:发展应用AIGC大模型要趋利避害

中新网北京3月3日电 (向一鹏 张雪盈)ChatGPT火爆全网,让人们开始高度关注并热议人工智能生成内容(AIGC)这种全新的生产方式。全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红近日受访时表示,面向Web3.0时代,需要更加以人为本地发展应用AIGC大模型,打造可信大模型生态。

过去5年,陈晓红积极建言献策,提交的政协提案和政策建议中有40余份被采纳,《关于促进区块链技术健康发展的提案》等为相关部委制定相关产业政策提供了决策参考。

陈晓红认为,目前比较典型的AIGC大模型包括ChatGPT、Bard、悟道2.0等。其中,ChatGPT作为可以与用户就广泛主题进行对话的AIGC模型,形成了一种现象级的应用,引起国内外的高度关注。此类预训练的大模型可包括千亿级、万亿级参数量,正在往多模态、多模型、多任务、多场景的通用人工智能的方向发展。

然而,AIGC大模型的发展存在知识产权、安全、伦理、环境等方面的挑战,包括新型版权侵权、技术信息滥用、模型算法歧视、国产核心技术待突破等问题。

陈晓红建议,加强政策顶层设计和引导,组织政产学研专家共同推进可信AIGC大模型生态的前瞻性研究,加快制定中国相关大模型技术标准与发展框架;同时开展针对技术创造类作品权属认定等方面的法律法规制定,明晰AIGC大模型的知识产权与数据权益保护规则,建立大模型产出物的内容审定和版权界定标准。

在她看来,需要加强要素支撑,推进AIGC大模型国产化技术研发应用。聚焦AIGC大模型训练开发的数据供给难题,加快合成数据产业发展,创立数据要素市场新赛道。她认为,可组织知名高校、头部企业以及科技创新平台建立协同创新联盟,围绕生成算法、预训练模型、多模态技术等AI技术进行联合攻关。

怎样进行算法监管,推进伦理治理?陈晓红表示,需要建立算法模型注册及审查制度,加强对算法合规性审查;创新算法保护和伦理判别技术手段,结合区块链完成算法模型注册信息和关键参数上链,实现算法模型全生命周期保护和溯源。

“从技术层面来看,我认为对于包括AIGC在内的AI技术,要持续构建开放协同科技创新体系,切实推进在算据、算力、算法、算网融合上的有效结合,快速研发一批面向领域的能解决实际问题的AI大模型。但从科技伦理方面,要保持审慎的态度,采取一些相应的措施,对科学技术发展趋利避害”,陈晓红说。(完)


【中国教育报】陈晓红委员:建议深化财政科技经费分配使用机制改革

中国教育报讯(记者 阳锡叶)全国两会召开在即,全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红提交了一份关于深化财政科技经费分配使用机制改革的提案,她表示,当前财政科技经费仍存在分配机制不够优、均衡性和效率不够高等问题,亟需持续释放改革红利,让“财政引擎”动力更足、效能更强,推动实现高水平科技自立自强。

陈晓红认为,当前财政科技经费分配体制需要进一步突破,现有经费配置以竞争性项目为主,占基础研究类科研院所经费的近70%,而基础研究需要长期稳定的资金支持。科技创新的项目制框架存在资源分散的弊端。分配的均衡与效率有待提高,财政科技投入过程中的多部门联动统筹不够。青年研究基金仅占国家自然科学基金预算的约20%。引导基金、后补助等财政科技支出方式的作用没有充分发挥。评价方法影响经费分配使用,评价标准比较单一,缺乏针对不同类型、行业、专业等特点的科学细化。追求“短平快”现象还比较严重,对深度探索需给予更多重视。

陈晓红建议,一是立足“加快实现高水平科技自立自强”优化经费分配,集中资源支持实施一批具有战略性全局性前瞻性的国家重大科技项目;探索打破项目制,构建“稳定+竞争”的机制;科学建立财政科技经费投入保障机制。

二是立足“强化国家战略科技力量”优化经费投入使用,探索构建部-省-市-企共同投入和合作的模式;允许科研人员依法依规适度兼职兼薪;探索建立基础研究青年人才的遴选、培养和长期稳定支持机制。

三是立足“深化科技评价改革”动态调整经费分配使用,制定完善的科技成果分类评价指标体系,推动成果评价与经费分配使用更加紧密挂钩;推进严谨的成果评审验收模式;建立健全科研成果追溯认可机制,解决颠覆新技术认可滞后的问题。



【中国科学报】陈晓红委员:协力推动AIGC大模型绿色高质量发展

人工智能生成内容(AIGC)正重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式,是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量,成为Web3.0(即运行在区块链技术上的去中心化互联网)内容创造的新引擎。

“可以看到,当前我国的AIGC大模型发展仍存在知识产权、安全等方面的挑战,应从顶层设计到落地全流程加快推动AIGC大模型绿色高质量发展。”2023年全国两会前夕,全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红向《中国科学报》记者表示。

陈晓红认为,AIGC大模型发展除了面临新型版权侵权风险、技术滥用引发的新型违法犯罪和内生安全问题、算法歧视伦理问题等挑战外,还存在模型训练碳排放量大、环境影响大、关键核心技术储备方面起步较晚等挑战。

她建议,首先要强化政策引导,统筹法制法规和标准体系建设,组织政产学研专家共同推进可信AIGC大模型生态的前瞻性研究工作,加快制定我国相关大模型技术标准与发展框架;开展针对技术创造类作品权属认定等方面的法律法规制定,明晰AIGC大模型的知识产权与数据权益保护规则,建立大模型产出物的内容审定和版权界定标准。

同时,要坚持包容审慎理念,统筹推进“技术”监管与“内容”治理,围绕其合法合规应用和健康有序发展联合制定公约、标准、指南、准则等行业制度规范,建立争议解决、行业黑名单、危机应对联动等行业自治机制。

在技术研发应用方面,陈晓红建议聚焦AIGC大模型训练开发的数据供给难题,加快合成数据产业发展,创立数据要素市场新赛道;根据“政府引导,企业主体,市场运作,专业管理”的原则,设立AIGC科技创新与产业发展专项基金;组织发动国内知名高校、头部企业、国家级省级科技创新平台建立协同创新联盟,围绕生成算法、预训练模型、多模态技术等AI技术进行联合攻关。

超前的新技术往往带来科技伦理问题。陈晓红表示,要建立算法模型全生命周期监管和保护机制,引入司法机构或市场监管总局作为监管主体,在算法模型整个生命周期中进行监管和保护;建立算法模型注册及审查制度,通过算法注册使算法伦理问题可溯源可追责;创新算法保护和伦理判别技术手段,结合区块链完成算法模型注册信息和关键参数上链,实现算法模型全生命周期保护和溯源。

实现绿色低碳高质量发展,是经济社会发展全面转型的复杂工程和长期任务。陈晓红认为,应打造绿色低碳的AIGC模型;建立绿色AIGC奖励机制,对做出重大贡献的相关研究人员进行及时奖励;鼓励报告量化可比的碳排放、能耗、运行成本、训练工作量等AIGC模型多维度信息,促使其更绿色、更包容。

陈晓红还建议,积极构建人才培养体系,加快大批量高水平AIGC人才培养,打造领军人才和创新团队;布局一批适应AIGC技术研究所需的科教资源和数字化资源平台,鼓励AI企业、用户单位与高等院校、科研院所等合作,共建人才实习实训基地;组织AIGC应用技能竞赛,发现和培养更多相关领域高素质技术技能人才。



【中国经济周刊】产业链安全风险如何预警?全国政协委员陈晓红:产业链供应链图谱建设很有必要

“产业链供应链安全是构建新发展格局的重要基础。我国产业链供应链网络的系统性风险预警能力不足,产业链供应链的安全稳定运行存在隐患,加强国家产业链供应链图谱建设是十分必要的。”

3月5日,全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红告诉《中国经济周刊》记者。

今年全国两会,陈晓红十分关注维护我国产业链供应链安全这一话题。

目前,我国拥有世界规模最大的工业体系,产业链供应链网络中的节点数量随着全球化分工合作的深化呈现爆发式增长,且节点企业之间产供关系相互交织,形成了规模庞大的非线性、多层级复杂系统。

陈晓红认为,尽管我国产业链供应链整体优势明显,但也存在一些短板。比如产业链供应链深层次节点关系难以掌握,从而无法从宏观视角把控产业链供应链安全。此外,我国高价值的优势链主企业较少,部分关键技术依赖海外供应,产业链供应链无法实现完全自主可控。

陈晓红坦言,未来加强国家产业链供应链图谱建设,一方面可提升复杂供应链网络深层次结构的可见度,增强对复杂供应链网络的风险感知和韧性评估;另一方面可整体提高我国产业链供应链稳定性和竞争力。

对此,陈晓红从四个方面提出建议。第一,打通数据孤岛,实现供应链“全链”知识关联。通过构建领域知识图谱,帮助企业系统、结构化地管理数据知识,实现生产效率提升。鼓励企业在整个供应链中分享知识信息,推动知识在供应链上下游行业内高效畅通流动。

第二,突破标志性产业链,培优塑强“链主”。探索实施“一链一图”“全链联网”,围绕“链主”贯通上下游产业链条的关键环节。充分发挥头雁作用,稳链强链、优化布局,加强产业统筹协调,推动产业基础高级化、产业链现代化,引领关联企业高质量发展。

第三,补齐短板和弱项,确保不“掉链子”。依托产业链供应链知识图谱,从产业领域数据库、行业知识库等海量数据源中提取有效信息,智能化精准绘制产业链画像。梳理重点产业链,找准薄弱环节,科学支撑产业链短板诊断,协助中小企业把握产业动态、趋势。

第四,提高产供分析与预警能力,持续增强产业链供应链韧性。借助历史数据,结合产业政策、产业要素、供应商信息、国内外环境等多维度关联数据,在知识图谱上应用人工智能算法模型,提供产供风险分析与预警,帮助提前识别突发事件(如自然灾害、社会事件、政策原因、供应商原因等)。利用风险规则、图计算等方法进一步分析风险在图谱上的影响路径,对事件引起的风险进行评估分析,实现智能化风险控制,有效提升产业链供应链的自主性、可持续性和韧性。



【湖南日报】代表委员访谈丨全国政协委员陈晓红:强化多样性算力服务建设 激发数字经济发展动能

“算力是数字经济时代中最核心的生产力之一,如何充分发挥我国人工智能规模市场和新型举国体制优势,促进算力资源的供需对接,培育算力新产业、新业态、新模式,是算力服务发展的关键。”3月6日,全国政协委员,中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红接受记者采访时呼吁,要强化多样性算力服务建设,激发数字经济发展动能。

我国“十四五”规划明确指出,要加快构建全国一体化大数据中心体系,强化算力智能调度,启动实施“东数西算”工程。陈晓红认为,如何进一步优化算力服务建设,释放算力创新动能,是下一阶段算力服务发展的重中之重。

在陈晓红看来,随着5G网络、边缘计算的规模建设,智能算力需求呈几何级增长,对算力的多样性、易用性、异构性提出了较高要求。她建议从新基建的角度出发,持续支撑消费互联网的算力应用需求,加快打造数网协同、数云协同、云边协同的多层次算力设施体系,同时推动多样算力资源储备,提升算力统筹调度能力,保障高速网络系统支撑,推进软硬件研发创新。

“随着数字经济的发展,我国算力发展面临结构性失衡难题,呈现出明显的供需匹配不平衡问题,也缺少高效完备的任务协同机制和资源流通共享途径。”陈晓红建议,支持湘江实验室等高能级科研平台的科技创新,持续支持关键技术攻关和重要产品研发,加强前沿领域战略布局,加强产学研用协同机制,全方位培养引进创新型人才和复合型人才。

陈晓红说,国内算力领域起步较晚,标准化进程相对迟缓。同时,企业各类专用芯片产生的诸多类型算力在精度、形态等方面差异化明显,缺乏“标尺”。她提出,要构建多样性算力评价标准与性能评测成效评估体系,打造算力互动全新服务模式,降低算力服务使用壁垒。在建立高效协同的多样算力产业供应链方面,要引导社会资本参与算力基础设施建设和算力服务产业发展,着力补齐产业链供应链短板。



【湖南政协云】委员说“案”|陈晓红建议:强化多样性算力服务

连任全国政协委员,中国工程院院士、湖南工商大学党委书记、9778818威尼斯名誉院长陈晓红今年将提交多份提案,分别涉及优化科技创新生态、加大国家级创新平台建设、夯实算力服务、构建生成式AI大模型、推进智慧社会建设与治理、加强国家产业链供应链图谱建设、深化财政科技经费分配使用机制改革等方面。

这些提案均聚焦国家需求、社会热点和专项领域,是陈晓红结合自身优势和工作领域,在深入一线广泛调研基础上撰写的。

“期待建言能够有效支撑国家有关部门决策,更好发挥政协提案助推和服务经济社会发展的作用”。陈晓红说。

01 夯实多样性算力服务基础

算力是数字经济时代最核心的生产力之一。在全国积极践行数字经济发展战略的背景下,如何夯实多样性算力服务经济社会建设,促进算力资源的供需对接,培育算力新产业、新业态、新模式,是算力服务和数字经济发展的关键。

陈晓红在调研中了解到,目前在算力服务建设中,算力服务能力逐步成为数字经济发展的瓶颈,算力基础资源分布不均,技术服务标准尚未统一,多样算力与多元场景精准匹配充满挑战,以算力为新焦点的供应链产业生态竞争严峻等问题普遍存在。

为强化多样性算力服务建设,激发数字经济发展动能,陈晓红建议,夯实算力底座,有序推进多样性算力服务能力建设;坚持创新驱动,发挥高能级科研平台攻关优势;完善标准体系,健全算力评价及服务管理机制;坚持合作共赢,建立高效协同的多样算力产业供应链。

陈晓红介绍,目前我国呈现的算力明显供需匹配不平问题,算力即时调度难度大,各算力中心间以孤岛形式存在,也缺少高效完备的任务协同机制和资源流通共享途径。

“建议支持湘江实验室等在先进计算与人工智能领域的高能级科研平台的科技创新,持续支持在高端芯片、计算系统、软件工具等领域的关键技术攻关和重要产品研发。”陈晓红说,要加强基础研究和多路径探索,加速存算一体、量子计算、类脑计算等前沿领域战略布局,构建多样性算力的基础优势。加强产学研用协同机制,优化算力产业创新资源配置。 

02 拥抱人工智能

“AIGC(人工智能生成内容)”“ChatGPT”“元宇宙”“人工智能”……作为人工智能和数字经济领域的专家,陈晓红的关注和建言,始终聚焦国家重大需求、瞄准科研前沿。

当前,AIGC正广受关注和热议,包括最近大热的ChatGPT,形成了一种现象级的应用,表现出很高的人机交互水平,展示出了大数据、大算力、强算法的大模型在众多行业领域的广泛应用潜力。

陈晓红说:“从技术层面上,我们对于AI技术,包括AIGC,要持续构建开放协同科技创新体系,加快基础理论研究和重大技术攻关,切实推进在算据、算力、算法、算网融合上的有效结合,加大投入,快速研发一批面向应用领域的,包括toB以及toC,能解决实际问题的AI大模型。”

目前可以看到,AIGC等人工智能技术促进各行业转型升级,在教育、金融、工业、医疗等领域的应用优势明显。

陈晓红认为,应该保持开放态度,推动新兴AI技术与经济发展深度融合,在重大应用场景中锤炼技术,升级迭代。

AIGC是Web3.0内容创造新引擎,针对目前存在新型版权侵权、技术信息滥用、模型算法歧视、模型训练碳排放量大、我国核心技术待突破等问题,在此次全国两会期间,陈晓红将提交《关于推动WEB 3.0时代生成式AI大模型可信发展的提案》。她建议,强化政策引导,统筹法制法规和标准体系建设;加强要素支撑,推进AIGC大模型国产化技术研发及应用;打造算法监管体系,融合行政技术手段推进伦理治理;深化绿色发展理念,推进AIGC智能化低碳化融合发展;构建人才培养体系,加快大批量高水平AIGC人才培养。