在会议现场,业内专家进一步透露,近年来我国对于人工智能等新技术逐渐迈入常态化监管阶段,力图实现人工智能高信任的发展。同时,生成式人工智能作为大模型,对数据规模有更大的要求,更需要着重考虑加强数据安全保护、降低数据安全风险方面的需求,需要高校、科研机构、非赢利组织在颠覆现有架构形势下,通过不同角度进行创新型改进。
积极运用“两新”等国家支持政策,升级教育数字化基础设施。推进IPv6规模部署及应用,推动中小学校合理扩容出口带宽,满足教育需求。
广东近年来在省重点领域研发计划中连续布局“新一代人工智能”“智能机器人与装备制造”重大专项。
高质量数据作为人工智能应用的底座,不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用,对行业大模型更加重要。
想要建立AI的“安全围栏”,需要技术、市场、政策、伦理的多轨并行。
为破除数据安全高效流通中的诸多堵点卡点,需从治理理念与具体制度上着手,树立“以用为主”的观念,明确数据治理的目标不仅是满足合规要求,更要通过数据的安全高效利用驱动数据业务价值的实现和增值。