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)

加强党建组织高质量科研******

　　【自立自强·大家谈】

　　作者：张丽萍（中国科学院理化技术研究所党委书记）

　　党的二十大报告提出“坚持科技创新在我国现代化建设全局中的核心地位”，“强化国家战略科技力量”等，对科技界提出了新的更高要求。科研院所是科技创新的基本组织单元，应该如何调动科研人员的积极性、最高效率地组织科研活动，这是我一直在思索的问题。

　　我的体会是，要以党的二十大精神为指引，坚持以高质量党建引领研究所高质量发展、组织高质量科研。

　　一是进一步强化使命担当。经济社会发展，人民对美好生活的向往，对我们提出了殷切的期望，让我们感到沉甸甸的责任感、使命感和紧迫感。我们必须进一步强化心系“国家事”、肩扛“国家责”的使命担当，引导科研人员从“我要做什么”积极向“国家需要我做什么”转变，从科研规划、科研方向、科研选题、科研目标等入手，主动对标对表“四个面向”要求和“充分体现国家意志、有效满足国家需求、代表国家最高水平”创新价值标准，保证科研工作始终沿着正确政治方向创新发展。

　　二是进一步强化基层组织的战斗堡垒作用。近年来，中科院理化所强化党建引领，促进党建工作与科研业务深度融合，为重大任务攻坚、重大成果产出提供了坚强的组织保障。比如，针对承担的航天低温制冷机等重点研制任务，提出“三线工作法”，在“管理线”和“技术线”的基础上，增设一条“思想线”，将党的基层组织有机融合到科研攻关的组织体系中，把党建工作落实到科研最前线，党组织在重大任务中既把握政治性和原则性，又能及时解决遇到的思想问题和急难愁盼问题，真正发挥战斗堡垒作用。再如，为加快大型低温制冷设备的自主研制，研究所成立了以我国低温研究的开创者洪朝生冠名的青年突击队，凝聚和激励青年科技人员弘扬科学家精神，瞄准国家需求，勇担重任、攻坚克难，已经取得重要的阶段性成果。未来，研究所将不断探索党建引领科技创新的方式方法，筑牢战斗堡垒，为加快实现高水平科技自立自强提供坚强政治保证。

　　三是进一步发挥模范引领作用。伟大时代呼唤伟大精神，崇高事业需要榜样引领。加快实现高水平科技自立自强，需要广大科技人员刻苦钻研，集智攻关，也要发挥模范引领和典型示范作用，讲好科学家故事，弘扬科学家精神。在工作实践中，我们倡导科研人员心怀“国之大者”，把个人的“小我”融到实现科技强国的“大我”之中。通过设立党员先锋岗，组织党员过“政治生日”，激励党员发挥先锋模范作用，在科技攻关的关键时刻亮身份、见行动。同时注意挖掘各类先进典型，评优秀共产党员、优秀职工、巾帼风采奖、五四先锋奖、我最喜爱的导师、理化工匠等奖项，以身边人身边事示范引领，着力在研究所内形成争做先锋、争做模范的良好创新氛围。

　　新时代赋予新使命，新征程呼唤新作为。党对科技事业发展的全面领导，为科研院所的发展提供了根本遵循和强大动力。面向未来，我们将坚持以党的二十大精神为指引，深刻领悟“两个确立”的决定性意义，按照习近平总书记对中科院提出的“四个率先”和“两加快一努力”目标要求，切实抓好二十大精神的落地见效，持续强化基层党组织的组织力和战斗力，激发广大科技人员的创新热情，以高质量党建引领研究所高质量发展，努力产出重大科技成果，为实现中华民族伟大复兴的中国梦作出科技人应有的重大贡献。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）