进博观点：公共政策创新赋能AI行业蓬勃发展

2023年11月6日，德勤中国副主席施能自在第六届中国国际进口博览会德勤展台现场以《促进人工智能产业创新的全球政策与案例》为题做了分享，基于全球不同国家和地区政府支持人工智能产业发展的创新实践，探讨如何通过实际行动降低计算成本、促进数据有序开放、吸引与引进人才，促进人工智能产业健康发展。

随着以应用为导向的人工智能技术日趋成熟，人工智能已逐渐从“赋能者”蜕变为“协作者”。全球各国各地区无不希望抢抓人工智能发展的新一轮跃升期，进一步激发技术的潜在创新能力，从而取得人工智能领域的领先优势。然而，人工智能产业也面临着许多现实的难题，在诸如数据成本、数据质量、高端人才以及政策落地等方面均存在挑战，对产业发展形成掣肘：

1. 计算成本高昂：生成式人工智能需要不断重新训练模型，以提升性能并保持模型准确度。而每次迭代模型训练均需要大量资源，算力成本持续上涨，或导致人工智能研究很快碰壁。高昂的成本可能将潜在的人工智能创业者和小企业挤出市场。
2. 数据质量低：人工智能模型性能要达到具有商业可行性和稳健性阈值，需要大量高质量数据。然而，有80%-90%的可用数据为非结构化数据，因此需对数据加以“清洗”以供模型采集处理。但清洗数据是模型开发中最耗时的阶段，可能会耗费数据科学家大约26%的时间。
3. 高级人才匮乏：人工智能应用开发需要独特的人才。以美国为例，到2030年美国面临的各种技术人才缺口可能达到600万人。人才匮乏对于小企业极具挑战性，原因在于它们必须与大企业争夺人才，而后者往往拥有更好的品牌知名度、薪酬福利和工作保障。
4. 政策落地速度慢：想要获得政府资助的初创企业，往往会因政府复杂的合规流程而气馁，当中可能需要历经数年的文书工作，以及支付高昂的法律和知识产权服务费。调查表明，科技初创企业获得政府支持资金的两个最主要挑战是——获得政府审批的时间，以及复杂且严苛的流程。

在人工智能产业发展过程中，政府扮演了购买者、基础设施提供者以及监管者三个不同角色。为了帮助企业，特别是中小创业企业应对人工智能行业发展中遇到的种种挑战，政府可以从以下三个角度发挥作用：

• 作为购买者，可通过算力消费权益凭证，为中小企业获得普惠算力提供系统化支持。同时，地方政府通过各类产业基金持续资助人工智能企业的技术研发，促进科技成果转化，并相应制定标准化、透明化、简便化的政策框架，给予人工智能初创企业便利、可预测和稳定的受资助预期。
• 作为基础设施提供者，结合政府政策引导和市场化运作手段，推动社会算力资源的共享，建设面向行业用户的公共数据资源库，并联合生态圈企业共同开发特定场景下的人工智能解决方案，政府围绕应用场景提供数据资源。此外，大力鼓励高校、科研院所和企业等创新主体协同建设人工智能技术创新中心。
• 作为监管者，应结合具体应用场景而采取更精细化的监管举措，实现技术创新与监管创新的同步演化。同时，简化行政流程，整合人工智能行业管理和资助机制，防止政府各部门之间各自为政，自相矛盾。

德勤认为，地方政府部门在促进产业增长、科技进步的同时，更要确保信息的安全、有序、公平，营造一个优良的创新生态来推动人工智能产业的可持续发展。

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