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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)

新华全媒+|一位高铁列车长的62个闹钟******

　　“重点旅客到站。”1月9日17点45分，随着一阵闹铃声响起，列车长郎茜快速扫一眼手机提示，快步向8号车厢方向走去……

　　33岁的郎茜是中国铁路上海局集团有限公司南京客运段值乘D2281次列车的列车长。这趟复兴号列车由南京南站发至深圳北站，运行里程超1930公里，途经江苏、上海、浙江、福建、广东等5个省市。

　　9日是春运开启的第三天，D2281次列车运送旅客4780人次，大量乘客挎着大包小包踏上归乡旅途。“这是疫情防控政策进一步优化调整后的首次春运，旅客数量激增，也对我们做好服务提出了更高要求。”郎茜说，这是她经历的第13次春运。“进入春运后，我的闹钟设置明显变多了。”

　　1月9日，郎茜等待列车到站协助盲人夫妇安全下车。新华社记者季春鹏 摄

　　临近傍晚，郎茜得知一对盲人夫妇将在漳州诏安到站，便提前设置闹钟重点关注。快到站时她将夫妇俩引导至车门处方便下车。“三年没回家过年了，感谢你们，终于到家了！”盲人旅客陈景山说。郎茜与安全员将陈景山夫妇小心搀扶下车，送到诏安站值班员手中，随后值班员将引导这对夫妇出站与家人会合。

　　这一幕是郎茜值乘服务的一个小缩影。2013年，郎茜走上列车长岗位。每逢工作当天凌晨4点30分，她就被第一个闹铃声唤醒，快速起床洗漱，随后开启一天的值乘工作。去年10月起她开始值乘D2281，新线路需要学习的地方多，她便尝试动态“闹钟法”帮助自己快速适应。

　　1月9日，郎茜在列车上服务旅客。新华社记者季春鹏 摄

　　“手机闹铃成了我最好的‘小秘书’。”郎茜说，她手机里的闹钟在设置界面不停增增减减，零碎地记录下一天工作的众多细节，最多时一趟列车值乘下来设置过62个闹钟。“当时只想着千万不能忘了旅客的需求，后来一看手机才发现，闹钟设置了好几页。”郎茜说。

　　1月9日，郎茜展示她设置过的部分闹钟。新华社记者季春鹏 摄

　　踏上列车，郎茜先巡查车厢。她从第一节开始认真检查，查看灭火器有效期，按下厕所冲水按钮看水压，查看卫生间是否消毒，听听广播音量是否合适……每一个细节都不能忽视，当所有车厢检查完毕，车站开始响起旅客放行广播。

　　“旅客安全出行是我们最大的责任，作为一名列车长，首先要把好安全关，做好现场作业和安全卡控，确保列车和旅客安全。”郎茜说。

　　“D2281的开行便利了许多往返长三角与珠三角的旅客。”郎茜说。6号车厢的乘客王磊是潮汕一家医美机构市场部的负责人，因为美容仪经销商在常州，王磊每月都要往返长三角与珠三角。由于美容仪较大，上车时郎茜就帮助王磊收起大件行李柜的隔板，同时协调其他乘客摆放好大件行李。

　　下午6点10分，郎茜的闹铃又响了。5分钟后，她便与另一位乘务员协助王磊把美容仪在潮汕站安全送下了车。车门缓缓关上，郎茜向王磊挥手致意，转身又投入到紧张的工作中。（记者刘兆权、何磊静、杨丁淼）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）