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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)

战略支援部队某旅：工作有了标准，效率有了提高******

　　官兵们正在检修装备。作者供图

　　“参照《维护保养手册》，我们干工作更加得心应手。”年终岁尾，战略支援部队某旅组织装备换季保养工作，官兵们按照手册上的“标准流程”维护保养装备，工作效率显著提高。

　　该旅分队长、二级军士长李伟介绍说，过去装备维修保养，他们只能逐项排查或凭借经验判断故障问题，既增加了日常工作量，也给维修保养带来不小难题。如今，有了这本“百宝书”，能详细了解装备自列装以来历次故障原因、修理方法，“对症下药”精准保养，就有了参考方向和技术支撑。

　　编写这本《维护保养手册》，源于一次演练任务。去年底，该旅组织实装考核演练，导调组临机下达突发情况指令后，李伟所在分队因通信不畅没有及时处置问题，考核成绩被判定不合格。事后分析原因发现，演练前装备保养不到位，电源装置过期失效，导致装备无法供电，操作失灵。

　　演练复盘时，一名战士心有不甘地说：“怎么也没想到会发生这样的情况！”

　　说者无意，听者有心。一个想法在李伟的脑海萌发：能不能像汽车4S店一样，给装备撰写一本《维护保养手册》？

　　演练结束后，李伟立刻开展调研。他发现，尽管每年单位都会统一组织换季保养，但官兵往往对装备状况掌握不够全面，维护难以“对症下药”，保养难免存在盲区、漏洞。整理好调研资料，李伟向旅机关提交了一份关于建立装备维护保养档案的意见。

　　得到上级机关批准后，李伟决定打造一个“样板工程”。他带领维修技术骨干梳理整合装备各类故障申报、保养履历等数据，精确分析装备“健康指标”，并将摸索积累的经验转化为装备维护保养注意事项，编写《维护保养手册》、设置保养提示卡片，让装备状况一目了然，维护保养工作更加科学高效。

　　手册好不好用，官兵最有发言权。随后，李伟带着手册来到训练场，在抢修光缆任务中，一台工程机械车突发故障。操作手邸文育查阅《维护保养手册》，立刻判定出问题点位并及时排除，任务顺利完成。

　　没过多久，某型工程机械车列装该旅。该车辆信息化程度高、操作系统复杂，他们要从零开始学习。这时候，李伟再次主动请缨，带领团队主动到生产厂家、部队院校取经，就装备重点部位保养开展流程化设计，对日常维护保养措施进行量化。数个月后，李伟所在团队掌握了该型装备的日常维护保养方法，能够做到装备性能“一口清”、故障问题“一摸准”。

　　科学精细管装用装，保障能力水涨船高。今年，该旅千里机动至某陌生复杂地域开展装备试验任务，多项装备精细化管理成果在任务中得到有效检验。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）