AI导读：

我国人工智能产业正赋能各行各业，近期在核心技术领域取得突破。然而，行业发展面临底层算法研究起步晚、人才缺口大、数据伪造和算法歧视等问题。需加强基础研究、完善人才培养体系、注重风险防控，完善法律法规，促进人工智能产业健康发展。

　　多家银行依托通用大模型，进一步丰富金融大模型应用，网购平台AI智能眼镜搜索热度飙升，春季招聘会人工智能算法、大模型研发岗位备受瞩目。当前，我国人工智能产业正赋能各行各业，关注度持续攀升。

　　近期，我国在算法架构等人工智能核心技术领域取得突破，打破了国际垄断，实现了核心技术的自主创新。现已初步建立起涵盖智能芯片、大模型、基础架构等的人工智能大模型产业应用体系，应用场景已覆盖大部分行业和领域，部分领域渗透率高达90%，显著提升了相关行业的工作效率。

　　然而，行业发展亦面临挑战。我国在底层算法研究上起步较晚，企业多聚焦于应用层开发，而忽视了基础层创新。尽管我国AI人才数量全球领先，但需求缺口依然巨大，领军人才稀缺，且缺乏兼具基础研究和产业经验的人才。此外，数据伪造、算法歧视等问题频发，侵权现象屡见不鲜，法律规范尚不完善，数据使用合规性监管难度加大。

　　为应对这些挑战，需多方共同努力。一方面，加强基础研究，出台扶持政策，搭建创新合作平台，鼓励企业、高校、科研机构深度合作，突破底层技术瓶颈，注重知识产权保护。另一方面，完善人才培养体系，鼓励高校开设人工智能专业，支持企业开展培训，吸引海外人才，促进多层次人才培养。

　　同时，注重风险防控，完善人工智能应用边界的法律法规，建立伦理审查和监管制度，将风险预防监管贯穿于技术研发使用的全过程。制定动态评估体系，预判和防范技术弊端，将人工智能伦理和法规培训纳入员工培训和日常守则。引导消费者提高伦理和法规意识，在遵循相关法规的前提下使用人工智能产品和服务。

（文章来源：经济日报）