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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)

我是新时代的兵|“空中长城”的捍卫者雷达兵******

　　解说：我是中国人民解放军空军雷达兵一级军士长刘卫民。这是我们雷达空情三坐标，以脚下的土地为原点，用“方位、距离、高度”编织雷网，经纬空天。

　　雷达兵，是指以雷达为主要装备，获取空中、海上、地面或太空目标情报的兵种。中国人民解放军陆海空军都编有雷达部队。空军雷达兵是中国人民解放军空军编成内的主要兵种之一，于1950年组建。是国家空中情报预警系统的主体，是守卫祖国蓝天的“千里眼”。

　　由于雷达的工作机理，决定了雷达兵工作环境的艰苦，我们常年驻守高山海岛等边远艰苦地区，24小时警戒值班。我曾经驻扎在海拔3875米的西南边境的高山之巅28年，和连队官兵一起担负着守护祖国2500公里边境线的领空安全的使命。

　　“甘巴拉”是我所在部队的精神符号和文化品牌。它是喜马拉雅群山中的一座高峰，海拔5374米。甘巴拉精神，是空军雷达站一代代官兵在挑战生存极限，献身国防，扎根边疆的强大精神动力。

　　解说：雷达情报牵一发而动全身。如果判断目标不准，就会出现掌握态势不全、判断空情不准的局面，轻则贻误战机，重则导致战斗失利。为了练就一双金睛火眼，我一直坚持“敢啃硬骨头”的战斗精神，不讲条件，不计较个人得失。最终，入伍第二年我就练就了技术参数“一口清”，开关旋钮“一摸准”的硬功，成为专业尖子。后来，又3次获得基地以上比武竞赛第一，能熟练操作12型雷达，从未发生过一起战备问题，情报合格率始终保持在100%，创造了所在旅战备安全时间最长纪录。

　　解说：随着祖国的日渐强大，空军雷达兵武器装备实现跨越式飞速发展，从引进改造苏制装备，再到如今自主创新研制的新型多功能雷达，已经形成新的预警装备力量体系。我们走下高山，离开原有阵地，鏖战戈壁，东至沿海，西上高原，操纵雷达窥天鉴地，观海听涛，战斗履迹遍布祖国大好河山，每一步都见证着空防预警力量的转型成长。

　　解说：如今，雷达兵已经实现由国土防空预警向广袤空天拓展延伸，成为联合作战、体系支撑、信息制胜的关键力量。在我们雷达兵看来无论在寂寞的山巅，还是在清冷的边关，被部队需要就是一份责任，为国家出力就是一种幸福。

　　科学顾问：王明志

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：卞文斌

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）