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)

与他们在一起，习近平讲述“向未来”的冬奥故事******

　　(近观中国·冬奥)与他们在一起，习近平讲述“向未来”的冬奥故事

　　中新社北京2月1日电 题：与他们在一起，习近平讲述“向未来”的冬奥故事

　　作者 钟三屏

　　中国最高领导人习近平五次实地考察冬奥筹办，每一次都有与青少年、运动员的交流环节。

　　在一个人的成长轨迹中，少年时代总是未来成材的映照；翻阅一个国家的发展史，少年往往是未来强盛的关键。与冰雪少年在一起，习近平讲述的是一个面向未来的故事。

　　——中国的未来。

　　习近平与冰雪少年交流时，几度谈及自己的冰雪往事。

　　他曾经也是一名冰雪少年，年少时常在北京什刹海滑冰，“穿着冰鞋不管大小就上去了”；他爱看冰球、速滑、花样滑冰、雪地技巧，特别喜欢冰球，认为“不仅需要个人力量和技巧，也需要团队配合和协作，是很好的运动”。

　　与自然严寒相伴，冰雪运动被视为人类突破自我的勇敢追逐，驰骋于冰雪之上的少年是“野蛮其体魄”的生动呈现——在习近平眼中，“‘野蛮其体魄’就是强身健体”。

　　“国也者，积民而成”，放之于历史的时空坐标，国运兴衰无不系于人民，尤其是青年一代。观察家认为，习近平多次强调“少年强则中国强”，说的正是这个道理。

　　冬奥之于中国，有着一个新的宏阔意涵。从百余年前的“奥运三问”开始，奥林匹克就与中国有了一种梦想的联结。当两者再度相遇，中国在冬奥故事里映照出一个关于未来的梦想模样。

　　“每个人的梦想、体育强国梦都与中国梦紧密相连”。少年，自然是这个未来之梦的现实表达。

　　——冬奥的未来。

　　从另一个视角来看，冰雪少年也承载着冬奥的未来。

　　习近平经常勉励冰雪少年，“中国冰雪运动寄希望于你们”。借助冬奥会举办契机，中国通过教会一个孩子、带动一个家庭，“小手拉大手”的形式使得冰雪运动蔚然成风。这改写的不仅是“中国冰雪运动不进山海关”的历史，更是世界冬季运动的未来版图。

　　大众参与关乎体育未来。作为奥林匹克运动中的重要组成，冬季运动在世界范围内的普及程度远不如夏季项目。2014年，当习近平在俄罗斯索契提出中国“预计可以带动两三亿人参与”冰雪运动时，在场的国际奥委会主席巴赫为之动容。

　　有外媒以“宏伟的计划”描述中国“带动三亿人参与冰雪运动”的蓝图，特别称赞冰雪运动正成为中国孩子的一门必修课，并将此称为改变世界冬季运动的“巨大推动力”。

　　如今，这一愿景已然成为现实。数据显示，截至2021年10月，中国全国冰雪运动参与人数达3.46亿人，18岁以下参与者就有0.46亿人。

　　中国冰雪少年，无疑是未来冬季运动图景中灵动的构成。

　　——世界的未来。

　　“一起向未来”，这是北京冬奥会、冬残奥会的主题口号，也是全人类的共同追求。

　　2018年在与俄罗斯总统普京共同观看中俄青少年冰球友谊赛时，习近平说，比赛令人振奋，从中也看到了两国青少年的友谊。普京则说，希望这样的青少年冰球运动能成为两国友谊的新纽带。

　　冰球场上，你来我往才精彩，你追我赶共进步。冰球少年所呈现的，正如人类对未来世界的向往：于团结合作中互利共赢。

　　这与奥林匹克运动的题中之义不谋而合——国际奥委会将“更团结”加入到奥林匹克格言中，就是呼吁世界合作共创未来。

　　体育超越国界，友谊在少年中滋长，未来在此刻书写。

　　与冰雪少年在一起，习近平讲述一个“向未来”的冬奥故事。正如他常言，“自古英雄出少年”，如今冰雪少年初长成，他们在冬奥故事里写下的是中国与世界广阔的未来。(完)(图片素材来源：新华社、中新社、北京2022年冬奥会和冬残奥会官网)

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