当前，人工智能技术的创新(xin)迭代为(wei)数字(zi)经济(ji)发展(zhan)带来更加强大的驱动引擎，相(xiang)关产(chan)业已(yi)经成为(wei)国家现代化治理的重点(dian)领域。如何推动人工智能大模(mo)型不断(duan)与(yu)各领域交叉融合，逐步成为(wei)产(chan)业创新(xin)的关键抓手和驱动新(xin)质生产(chan)力的关键引擎，值得探讨。

众所周(zhou)知，ChatGPT、Sora等生成式人工智能产(chan)品刷新(xin)了人们对人工智能技术创新(xin)的认知水平。近乎人类的表达方式、真假难辨的文(wen)生视频等功能颠覆了过去人们对于(yu)人工智能尚处于(yu)探索初期的观念。这些产(chan)品反(fan)映了当下人工智能产(chan)业的一(yi)个(ge)基本趋势，即以大模(mo)型为(wei)基础，实现人工智能技术的产(chan)业化落地应用。

通俗一(yi)点(dian)说(shuo)，大模(mo)型是指体量庞大、运行技术参数众多、具备强大计算能力的机器学习模(mo)型，使得人工智能产(chan)品能够获得类似人类思考(kao)的能力。大模(mo)型之(zhi)所以能够成为(wei)人工智能产(chan)业发展(zhan)的主要技术趋势，是因(yin)为(wei)能够带来更强大的智能化水平。在过去，人工智能客服虽以“人工智能”冠名(ming)，但能完成的工作(zuo)任务不过是根据用户输入的关键词触发相(xiang)应的对话(hua)机制。时至今日，以大模(mo)型为(wei)基础的人工智能产(chan)品能够对用户输入指令分(fen)析和识别，进而提供针对性(xing)、个(ge)性(xing)化的回复内容。

人工智能产(chan)业也面临着相(xiang)同的技术创新(xin)困境。比如，基于(yu)大模(mo)型的人工智能产(chan)品需要海量的训练(lian)数据用以支撑算法模(mo)型的持续迭代和优化。这种(zhong)训练(lian)数据的需求量不仅表现为(wei)千亿级别的数据资源，还表现为(wei)训练(lian)数据应当囊(nang)括各个(ge)行业、各个(ge)领域，且数据所反(fan)映的信息(xi)内容本身(shen)具有完整性(xing)、准确性(xing)等特(te)征。但是，这种(zhong)训练(lian)数据需求的满足并不能简单通过抓取(qu)网络(luo)公开(kai)数据，它(ta)可能涉及对个(ge)人信息(xi)权益或者(zhe)其他企业数据财产(chan)权益造成侵害。