科大讯飞刘庆峰：预防“AI幻觉数据”带来危害

在自主可控平台上发展通用底座大模型，对中国在未来全球人工智能产业竞争中掌握主动权、赢得战略优势至关重要

文｜康国亮

编辑｜杨秀红

“国产大模型实现性能突破，引起国际社会对中国人工智能更深刻、更广泛的警惕和限制。但国产大模型高度依赖进口算力，不少国产大模型均基于英伟达芯片训练。若不能加快解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难等问题，无异于‘在别人地基上建高楼’。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在今年的全国两会建议中提到。

刘庆峰围绕人工智能快速发展时代下的自主可控生态建设、就业保障、人才培养、民生刚需应用等一系列相关议题提出建议。

作为民营企业家，也是新质生产力代表，刘庆峰还参加了今年2月17日的民营企业座谈会。身处当前备受关注的人工智能行业，刘庆峰非常关注人工智能技术迅猛发展可能衍生出的各类社会问题。

“2025年我最希望推动完全自主可控的通用人工智能生态体系建设。在自主可控平台上发展通用底座大模型并达到全球顶尖水平，特别是在国计民生相关重点领域对标并实现超越，对中国在未来全球人工智能产业竞争中掌握主动权、赢得战略优势至关重要。” 刘庆峰提到。

构建基于国产算力的产业生态

从ChatGPT的横空出世，到DeepSeek的异军突起，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，在很大程度上决定了当今一个国家的科技实力与竞争力。

目前，中国主流大模型在算法创新方面已与美国并驾齐驱，部分领域甚至实现领跑，在算力领域也正加速追赶。然而，由于国产算力软件生态基础薄弱，算子库、工具链、开源训练框架及开发平台等配套工具尚不完善。

对此，刘庆峰认为，中国亟需加快推进基于国产算力底座的大模型研发创新、场景应用、生态开放全链发展。他建议，要加快构建国产算力平台上的自主可控大模型及产业生态。

首先，鼓励基于自主可控国产算力平台的大模型研发和应用。对做国产算力芯片的企业和使用国产芯片训练大模型的企业给予资金专项支持，在国家公共算力上给予资源倾斜，加速基于国产算力的大模型算法创新。同时鼓励央国企优先采购基于国产算力平台研发的全栈自主可控大模型；优先推广基于全栈自主可控大模型的行业垂直应用。

其次，构建数据资源充分共享机制。依托中国广泛的AI（人工智能）应用场景，积极推广大模型在产业应用领域的应用，并形成数据飞轮，让中国率先获得AI产业落地红利。

最后，他建议专项支持基于国产算力平台的生态体系建设。鼓励依托自主可控算力底座建立的大模型开发者生态发展和开源社区建设，专项支持加快形成国产大模型生态体系和工具链，加速中国自主可控人工智能产业生态发展。

作为智能语音与人工智能上市企业，科大讯飞的星火大模型X1，是当前行业内少有采用全国产算力训练的深度推理大模型。“讯飞星火大模型实践表明，基于国产算力底座开展大模型训练和算法创新是可行的，构建真正基于国产算力软硬件协同的生态体系恰逢其时。” 刘庆峰认为。

预防“AI幻觉数据”带来的危害

人工智能技术正在以前所未有的速度向社会各领域快速渗透，刘庆峰关注到“AI幻觉”带来的数据污染及其对社会的负面影响问题。

中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示：中国生成式人工智能产品的用户规模已达2.49亿人，占整体人口的17.7%，用户规模的快速增长背后，潜藏风险也被放大。

生成式人工智能存在幻觉，使得AI生成内容真假难辨。带有算法偏差的虚假信息会被新一代AI系统循环学习，形成“数据污染-算法吸收-再污染”的恶性循环。普通民众极易将“幻觉数据”误判为真实可信信息，不仅会削弱公众信任，还可能影响社会稳定。

对此，刘庆峰建议预防大模型生成“幻觉数据”充斥互联网带来的危害，从技术研发和管理机制上构建可信的信息环境。

他提出，一方面建立安全可信、动态更新的信源和数据知识库，对不同类型数据的可信度和危害程度建立标签体系，降低人工智能幻觉出现概率，提升生成内容可靠性；另一方面，研发AIGC幻觉治理技术和平台，开展幻觉自动分析、AIGC深度鉴伪、虚假信息检测、有害内容识别以及互联网传播溯源，由中央网信办、国家数据局等部门定期清理幻觉数据，为公众提供AIGC幻觉信息检测工具与服务。

建立“AI就业友好型”社会

人工智能技术的普及正在重塑社会的生产方式。根据世界经济论坛最新发布的《2025年未来就业报告》预测，未来五年内，全球职场将有22%的就业机会面临变革，新创造的工作岗位数量为1.7亿个，而被替代的工作岗位数量为9200万个，就业机会净增7800万个。

面对AI可能引发的就业变革，刘庆峰建议，发展AI新岗位，完善AI失业保障，打造AI就业友好型社会。对此，他提出以下建议：

第一，加强人工智能新职业的规划与管理。系统性梳理AI时代产生的新岗位，强化岗位认证工作；鼓励高校、职校紧跟趋势，调整人才培养计划和课程设置，科学指导职业生涯规划；加强AI技能培训，尤其要为低收入群体提供免费培训机会；

第二，构建“就业监测－预警－响应”全链条监测机制。建立“AI就业动态监测平台”，在长三角、珠三角等制造业集聚区试点“失业风险预警系统”，并要求大规模部署AI的企业提交替代岗位数量、再就业方案等社会责任报告，确保技术应用与社会公平协同发展；

第三，设置6个-12个月的失业缓冲期，试点“AI失业保障专项保险”。采取“政府主导投保+商业机构运作”模式，为最易被AI冲击的岗位建立专项保障基金；引导保险机构开发商业AI失业保险产品，为全社会提供更丰富的失业保障产品选择。

同时，对于人工智能技术的教育及普及，刘庆峰还建议，系统构建AI时代的人才画像和培养体系，创新评价方法；优化生均经费支出结构，为“AI+教育”提供持续经费保障等。$科大讯飞(SZ002230)$$DeepSeek概念(BK1188)$