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聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

贵州省黔西市新仁苗族乡化屋村党支部书记许蕾——发展特色产业 带动村民增收******

　　吃过午饭，许蕾照例前往六冲河畔观光步道施工处。河岸边，工人们正拿着锄头平整路面，推着小推车运石头。经过两个多月的施工，观光步道已初具雏形。

　　许蕾是党的二十大代表、贵州省黔西市新仁苗族乡党委副书记、化屋村党支部书记。两个多月前，在北京参会的许蕾接到消息，村里观光步道动工了。刚从北京回来，许蕾就赶到施工现场，鼓励大家争取在春节前完工，“这样就能在春节假期接待游客了。”许蕾说。

　　化屋村地处乌江上游，位于乌江源百里画廊风景区内。这些年，依托独特的山水风光，化屋村的乡村旅游发展越来越红火。“但还有不小的提升空间。”许蕾说，村里虽有旅游公路，但未实现人车分流，离河边又远，游客难以近距离欣赏沿河风光。

　　今年4月，许蕾等村干部和村民们合计，决定沿河修建一条观光步道。从争取项目资金到讨论设计方案，半年多的时间里，许蕾没少费心思。

　　听说观光步道要修到自己家门口，化屋村村民王光元积极加入施工队。这几年，王光元开起了农家乐。“观光步道修好后，会有更多游客过来，农家乐的收入估计能翻番。”王光元说。

　　王光元承担观光步道部分路段的施工管理工作，每天工资约200元，普通工人每天也有150元至180元的收入。“为保障村民就近就业，观光步道项目资金的30%用于支付村民工资。”许蕾说。

　　村里房屋改造也是许蕾的操心事。“结合村民意愿，适宜发展餐饮民宿的，对其房屋外立面进行统一改造，展现少数民族村寨的独特风貌。”许蕾说。

　　去北京参会，许蕾带了两套展示苗绣和蜡染元素的服饰，让更多人了解化屋村的特色苗绣。还没等许蕾回村，订单就从四面八方飞向了化屋村。

　　“嗒嗒嗒……”苗绣车间里，村民杨飞和其他工人正忙着赶工。“许书记，200多套订单，我们大约完成一半了。”杨飞十几岁时就学习苗绣手艺，前些年一直在外做水泥工，见家乡大力发展苗绣，她在2019年回到化屋村，成为苗绣车间的一名绣娘。“工资和在外打工差不多，还能照顾老人小孩。”杨飞说。

　　“党的二十大报告提出，发展乡村特色产业，拓宽农民增收致富渠道。立足化屋村的资源禀赋，我们大力发展苗绣、黄粑、黄姜、黄牛等产业，村里的合作社取得了不错的效益。”许蕾介绍，今年6月30日，合作社给村民分红60余万元，春节前还将进行分红。2021年，化屋村村民人均可支配收入达1.93万元。（记者 汪志球 陈隽逸）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）