天弘忧配日本发展AI面临多重挑战

日本5月28日通过其国内首部专门针对人工智能（AI）的法律天弘忧配，旨在促进AI相关技术研发和应用并防止其被滥用。

与欧美国家的类似法律法规侧重规范和限制AI技术不同，日本的这部法律未针对恶劣行为规定具体的惩罚措施，体现了日本政府现阶段AI政策的重点仍然放在促进AI相关技术研发和应用。

日本近几年密集出台与AI相关的诸多政策，其背景是日本在AI技术的发展和产业等方面的应用整体落后于欧美发达国家。同时，相比一些国家担忧AI的发展会带来失业等负面影响，日本基于本国人口老龄化、劳动力减少的现实，对不得不依赖AI已形成共识。

日本内阁府数据显示，2024财年（2024年4月至2025年3月），包括原预算和补充预算在内，日本AI相关预算达2828亿日元。2025财年AI相关原预算就有1969亿日元，比上一财年的1176亿日元增加约67%，连续4年增长。

为从根本上提高日本AI基础模型的研发能力天弘忧配，日本经济产业省和新能源·产业技术综合研究开发机构于2024年2月启动了“生成AI加速器挑战（GENIAC）”项目。这一项目针对具有较强竞争力前景的基础模型研发，在计算资源的使用费方面向企业提供补贴，其中，对中小企业补助三分之二、对大企业补助二分之一。

日本政府还提供补贴鼓励企业应用AI。比如，经济产业省的“AI导入支援事业”针对企业应用AI改善业务流程，或者构建新的商业模式，其所需部分费用由政府提供。一些地方政府还会为中小企业引进AI提供补贴，以振兴当地产业、创造就业机会。

日本在发展AI的过程中也面临不少难题。

第一，日本缺乏AI领域相关技术人才。据经济产业省的调查数据，预计到2030年，日本AI人才缺口将达到12.4万人。研究人员总数不足，能产出有影响力研究成果的研究者数量也较少。日本在AI相关学术会议、期刊发表的论文数只有美国的约四分之一。

为打破这一局面，日本从教育改革入手发展AI研发所需人才。从2020年起天弘忧配，文部科学省开始主导推进数理、数据科学和AI教育，其对象是大学（包括短期大学）、高等专门学校（简称“高专”，相当于国内五年制高职）的所有学生。

大学和高专开设的正规数理、数据科学和AI课程中，满足一定条件的优秀教育项目可获得文部科学大臣的认定。获得认定的学校对学生以及就职企业的吸引力将增加，反过来会推动各学校完善教育项目。

文部科学省还推动大学院系进行调整和重组，具体包括推动公立及私立大学在数字、环境等领域增设可授予理工农领域学位的院系和专业，或扩大原有这类院系和专业的招生规模。日本政府为大学和高专院系重组、加速推动数字化提供资金支持。

此外，日本政府还将AI领域和AI新兴及跨学科领域的人才培养和尖端研究开发作为紧迫性高的国家战略领域，于2023财年开始下一代AI人才培育项目，资助攻读博士课程的学生的生活费和研究经费。

除了高等教育机构，日本企业还通过在职研修等形式进行AI人才培养。按照岗位所需AI人才类型的不同，由员工自己对所进修的课程进行选择。一些企业还与大学合作，帮助职工重新学习数理、统计、信息等AI相关基础理论课程。

第二，AI应用在日本国内的普及程度不够。日本大企业数字化转型潜力很大，但目前进展仍然缓慢，AI技术应用不普及势必影响研发进展。

第三，日本在互联网时代发展滞后也制约了其在AI领域的发展。作为AI技术的核心，机器学习和深度学习都需要收集大量数据，并利用这些数据不断提高准确率。而数据几乎都是从互联网上收集的，因此日本发展AI技术的基础比较薄弱。

第四，日语独特的语法和用法，决定了以英语为基础的AI技术无法被完美地移植。以AI领域研究中比较热门的大规模语言模型（LLM）为例，英语国家研发的模型在日语环境中难以充分发挥功能，而研发适合日语的模型必须研究日语特征。LLM需要大量文本数据，而日语的文本数据远少于英语，其多样性方面也存在制约因素。LLM的研发还需要很高的算力，而日本的超算和云等计算资源技术和人才储备不足，也制约了其研发进度。

现阶段，日本企业和研究机构选择优先开发几十亿至几百亿参数的小规模轻量日语LLM。这类小规模模型用途比较有限，但针对企业的实际需求研发能迅速发挥作用。而各种特性不同的小规模模型组合起来，有可能发挥比单一巨型AI更高的性能，而且这种架构可能成为未来发展超级人工智能的基础。

另外，AI研发和计算资源的完善必须依靠大规模投资天弘忧配，单靠企业自身力量无法实现，而需要政府资金支持。日本政府对AI的支持力度和持续性对日本AI技术的发展至关重要。

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