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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)

凝心聚力全面推进乡村振兴******

　　不久前，在第十九届中国国际农产品交易会上，160个乡村振兴重点帮扶县与30多家批发市场、采购商达成意向签约额50.8亿元。《乡村振兴责任制实施办法》印发，要求“五级书记抓乡村振兴”，推动更多社会力量投身乡村振兴一线。放眼广袤田畴，脱贫攻坚成果得到巩固拓展，一幅农业强、农村美、农民富的乡村振兴画卷徐徐展开。

　　强国必先强农，农强方能国强。习近平总书记在近日举行的中央农村工作会议上强调：“全面推进乡村振兴、加快建设农业强国，是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国作出的战略部署。”在全面建设社会主义现代化国家开局起步的重要时刻，习近平总书记的重要讲话明确了当前和今后一个时期“三农”工作的目标任务、战略重点和主攻方向，为建设农业强国、加快推进农业农村现代化提供了遵循。

　　全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务依然在农村，最广泛最深厚的基础依然在农村。推动实现农村更富裕、生活更幸福、乡村更美丽，必须采取更有力的举措，推动人力投入、物力配置、财力保障转移到乡村振兴上来，全面推进产业、人才、文化、生态、组织“五个振兴”。

　　产业振兴是乡村振兴的重中之重。目前，各地乡村产业都有了一定基础，有些地方新产业新业态发展势头很红火。但是，总体看来，乡村产业发展还处于初级阶段，规模小、布局散、链条短，品种、品质、品牌水平都还比较低。要适应城乡居民消费需求，做好“土特产”文章，向开发农业多种功能、挖掘乡村多元价值要效益，向一二三产业融合发展要效益，推动乡村产业发展壮大。另外，发展乡村产业，还要通过全产业链拓展产业增值增效空间，强龙头、补链条、兴业态、树品牌，增强市场竞争力和可持续发展能力，让农民分享更多产业增值收益。

　　农村是亿万农民的家园。未来我国城镇化将达到很高水平，但仍会有几亿人在农村就业生活。建设宜居宜业和美乡村是农业强国的题中应有之义，必须加快实现乡村由表及里、形神兼备的全面提升。让农民更好享受现代文明生活，要继续把公共基础设施建设的重点放在农村，短板要加快补上。要在推进城乡基本公共服务均等化上持续发力，注重加强普惠性、兜底性、基础性民生建设。同时，要完善党组织领导的自治、法治、德治相结合的乡村治理体系，让农村既充满活力又稳定有序。

　　做好农业农村工作，说一千道一万，农民增收是关键。巩固拓展脱贫攻坚成果是全面推进乡村振兴的底线任务。要继续压紧压实责任，把脱贫人口和脱贫地区的帮扶政策衔接好、措施落到位，加强动态监测帮扶。要坚持把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，培育提升产业，增强群众技能，积极扩大就业，千方百计拓宽农民增收致富渠道。

　　乡村振兴，关键在人、关键在干。如今，脱贫攻坚的成就已载入史册，全面推进乡村振兴的新蓝图已经绘就。新征程上，我们要乘势而上、接续奋斗，汇聚更强大的力量全面推进乡村振兴，让希望的田野更加充满希望，为全面建设社会主义现代化国家开好局起好步提供有力支撑。（常钦）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）