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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)

乘警师徒的“第一个春运”和“最后一个春运”******

　　(新春走基层)乘警师徒的“第一个春运”和“最后一个春运”

　　中新网福州1月19日电 (吴晟炜刘晓彬戴俊淇)春节临近，福州的大街小巷张灯结彩，格外喜庆。福州火车站内，拎着大包小包的旅客比肩接踵，满怀期待地踏上了回家团圆的列车。

　　张邵军是福州铁路公安处乘警支队的“60后”老乘警。在他的回忆里，有十几个春节都是在列车上度过的，平均一年有200多天在列车上。今年也是他值守的最后一个春运。

　　福州开往重庆北站的K1268列车，单程超过1971公里，途经四省一市，中途停靠南昌、武昌、宜昌东等大大小小15个车站。张邵军带着徒弟刘子璞登上了这趟列车。

　　“今年2月我就要退休了，这是我在岗位上的最后一个春运，一定要站好最后一班岗。”张邵军语气平静，低头整理着身上的藏蓝色警服。

　　早上8时30分，距离K1268次列车发车还有两个多小时，张邵军和刘子璞来到单位签到，仔细做好列车值勤前的准备工作。

图为乘警出乘前整理警容。　福州铁路公安处供图

　　张邵军和刘子璞是福州铁路公安处乘警支队执勤警务队的一对铁路警察师徒，虽然刚搭档不久，但是默契感十足。

　　自1980年从警开始，张邵军先后在福州铁路公安处押运队、巡警队、车站派出所、乘警支队工作过，获得过先进工作者、优秀党员、个人嘉奖等诸多荣誉，是警队里的好榜样，更是年轻民警的“好导师”。刘子璞则是2022年新入警的“00后”。在张邵军的带领下，他认真学习列车值乘经验、列车规范执法等各种警务技能。面对从警生涯的第一个春运，他充满着好奇与期待。

　　领取完出乘装备，做完岗前体检和酒精测试，这对师徒便动身前往福州火车站。

　　作为福州火车站返乡客流最大的农民工专列，春运期间，K1268列车基本都是满负荷运转。检票口一开放，乘客们就鱼贯而入。为了确保列车安全，在车站检票旅客进站上车前，张邵军就带着刘子璞对列车进行了一遍全方位的检查，确保列车在运行途中的安全。

　　10时45分，列车缓缓驶离福州站，张邵军招呼着列车长和检车长碰头后，师徒俩开始去巡视车厢。当两人巡逻到16号车厢时，一位老年旅客拉住张邵军，向他们求助。

图为乘警在达州站维护旅客上下车秩序。　福州铁路公安处供图

　　“老人家，你有什么事需要解决的？”张邵军停下脚步，仔细询问缘由。原来老人姓徐，今年已经75岁了，前阵子刚因病动了手术，因四川老家亲人出了事故，他便急着从福州赶回去照顾。匆忙之下，他没有买到卧铺票，只能坐硬座车厢。时间一长，身子就开始吃不消了，希望能补一张卧铺票。面对老人的需求，张邵军立即找到了列车长，帮助老人补好了卧铺票，又帮助他在新车厢安顿好。

　　春运旅客增多，列车停站也比较多，旅客上下频繁，极易造成旅客丢失贵重物品事件，需要不停巡视。每到一站，师徒俩都会奔波在车门口，不停地去提示疏导拥挤的旅客。

　　列车途中临时停靠时，旅客陆某和何某因摆放行李发生了争吵，还相互推搡，引起了同车厢周边旅客的围观。张邵军接到车上工作人员报警后，立即带着徒弟前往处置。经过张邵军耐心调解，讲事实摆道理，最终矛盾平息，车厢秩序恢复正常。张邵军借此向徒弟传授了不少调解“真经”。

　　凌晨0时47分，列车驶离宜昌东站。“夜间是旅客最容易犯困的时候，也是贵重物品最容易丢失的时候。我们要在重点时段和区段加大对车厢的巡视力度和频率，提醒旅客看护好随身携带的贵重物品，看管好自己的小孩。”张邵军一边巡视着车厢，一边小心叮嘱着徒弟。

　　凌晨1时30分，忙了一整天的师徒二人终于好好坐下来，交流总结发车以来的工作情况。新老乘警的“接力棒”完成了交接。

　　经过26个小时的长途旅行，列车终到重庆北火车站，师徒俩对车厢进行安全检查完毕后，又马上准备做好重庆北返回福州的K1270次列车值乘工作。

　　刘子璞告诉记者，第一个春运意义非凡，让他终生难忘。“师父虽然要退休了，但他把从警40多年的经验都传授给了我，未来我也会踏踏实实站好每一班岗。”刘子璞如是说。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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