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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)

国际锐评丨企图打“病毒牌”的美国政客应该听听科学理性的声音******

　　“这不仅不会对限制病毒传播产生多大影响，也无助于全面评估全球病例增加带来的影响。”6日，美国传染病学的权威机构——美国传染病学会（IDSA）在社交媒体账号上发表声明，就美国对中国游客入境设限表示了异议。

　　IDSA社交媒体账号声明截图

　　不仅IDSA，近一段时间以来，很多流行病学家齐声呼吁，没必要对中国实施旅行限制。比如，巴斯德研究所（上海）的丹尼尔·法卢什教授说：“经验表明，旅行限制在缺乏其他措施的情况下收效甚微。”牛津大学进化和基因学教授阿里斯·卡祖拉基斯指出，针对中国的旅行限制“毫无意义”。欧洲疾控中心等专业机构明确表示，对来自中国的旅客施加限制措施不合理。代表欧洲500多个机场的国际机场理事会欧洲分会，日前也谴责了针对中国的入境限制措施。

　　这些科学理性的声音，美国政客应该好好听听。美方企图打 “病毒牌”，结果被科学打了耳光，暴露了一贯的反智做派以及将疫情政治化的操弄。

　　与新冠病毒的斗争是一场科学之战。但美国针对中国游客的限制政策是反其道而行之。

　　从防疫措施看，人们记得，2020年疫情初期，美国就曾采取限制中国人入境的相关措施，结果是限制了个“寂寞”。由于忽视世卫等多方预警、消极懈怠防疫、搞党争内斗、热衷打政治牌等，美国疫情迅速暴发，沦为全球感染人数最多、死亡人数最多的国家。这足以证明，在不采取科学防疫措施的情况下，仅靠旅行限制对防疫没有作用。

　　从病毒分析看，目前在中国流行的主要毒株之前已经在世界各地传播。比如，中国在2022年9月底首次检测出BF.7变异株，而根据全球共享流感数据倡议组织数据库，BF.7最早于2022年1月的法国样本中检出；2022年5月底，中国报告首例境外输入BA.5变异株感染者，而BA.5最早于2022年1月在南非样本中检出。这表明，当前中国流行的绝对优势毒株属于输入型。

　　根据世卫组织1月4日发布的消息，中国国家卫健委提供的病毒基因数据显示，当前中国主要流行毒株同其他国家提交的中国感染旅客病毒基因序列一致，没有发现新变种或显著突变。《联合早报》报道说，全球共享流感数据倡议组织在中国当前疫情期间收集的病毒基因组序列显示，中国并未出现新毒株。美国卫生计量与评估研究所所长克里斯·默里表示，中国出现新变异株的风险“非常低”。

　　相比之下，美国当前超过40%新冠感染病例是由xbb.1.5毒株引起的，xbb.1.5已经成为头号流行新毒株。因此要说防新毒株，也是中国防美国带来疫情风险才对，中国才是受害者。

　　防疫最需要科学精神，反其道只会自食其果。人们记得，新冠疫情三年来，美国政客沉迷于政治私利、党派争斗，兜售“注射消毒剂可杀死新冠病毒”反智言论，打压说真话的科学家，将科学和理性精神糟蹋得体无完肤。

　　去年12月以来，美国面临呼吸道合胞病毒、新冠和流感三重疫情，医疗系统几近崩溃。对此，美国政府没有采取任何全国性行动，也没有实施“口罩令”，对民众生命健康一如既往漠不关心。但看到中国优化防疫政策，美国政府却突然来了精神，“甩锅”推责、抹黑遏制中国的意图昭然若揭。

　　那些沉迷于政治操弄的美国政客们不要忘了：三年来，反科学已经让美国人民付出惨重代价——超过1亿人感染、超过108万人死亡、25万新冠孤儿……与此同时，针对亚裔的种族歧视与仇恨被挑动，美国社会陷入更深撕裂。《纽约时报》5日指出，美国现在的做法与2020年初针对中国的旅行禁令如出一辙，是一种种族主义政策。

　　防疫一败涂地，美国政客还要继续掩耳盗铃、践踏科学吗？他们如果执意在反科学路上一条道走到黑，就是对美国人民的犯罪，也必会遭到科学的惩罚。

　　（国际锐评评论员）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）