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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)

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四川：上万名铁路建设者返岗复工高铁建设稳步推进******

　　(新春走基层)四川：上万名铁路建设者返岗复工高铁建设稳步推进

　　中新网成都2月3日电 (刘忠俊)2月3日，四川成自宜、成达万高铁以及成兰铁路等重点铁路项目工地上万名建设者返岗复工，工地上机器轰鸣，一派繁忙景象。

　　成都经达州至重庆万州高铁(下称：“成达万高铁”)是我国“八纵八横”高铁网沿江通道的重要组成部分，涪江特大桥位于四川遂宁市境内，全长5585.4米，主桥为双塔双索面钢混结合梁斜拉桥，桥梁主跨305米，是成达万高铁控制性工程之一。

成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间工人们正在铺设轨道。　刘忠俊摄

　　中新网记者走进成达万高铁涪江特大桥施工现场，工人师傅们紧张操作着10多台旋挖钻机、履带吊、汽车吊等进行施工作业，全力抢抓河道枯水黄金期。“涪江特大桥横跨1300米涪江江面，要赶在汛期前完成水下施工。”中铁十七局成达万高铁6标段二工区经理王俊俊称，汛期来临涪江水位将上涨，给水下施工增加难度。“力争在汛期前完成大桥水下部分施工，这也是项目部2023年最重要的节点。”

正在加紧建设的天府高铁站。　刘忠俊摄

　　2023年即将建成通车的成都经自贡至宜宾高铁(下称：“成自宜高铁”)全面进入铺轨、四电、站房的最后冲刺阶段，记者在成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间看到，60余名施工人员正在进行布枕、铺设轨排、安装配件等作业，并以每天300米至500米的速度推进。“工地全部复工，正在进行成自宜高铁成都段的铺轨作业。”中铁十九局成自高铁7标铺轨项目部周忠坤称，后续将增加至300人左右，力争6月30日实现轨通。

成自宜高铁龙泉山隧道内工人师傅们正在进行无砟轨排的吊装等作业。

　　天府高铁站位于成都市天府新区兴隆湖以东，车站采用“站房高架+站场高架”设计理念，为12台22线。庞大的工地上耸立着18台塔吊正不停转动，下方穿着橙色背心的工人在工地上穿行，他们搭建钢架、或绑扎钢筋，开展混凝土浇筑作业忙个不停。与此同时，成自宜高铁龙泉山隧道里两台小型吊车正来回穿行，不停地调运浇筑使用的无砟轨排，工人们正在为新一轮的无砟轨排浇筑作业做好准备工作。

涪江特大桥施工现场工人师傅正在焊接钢筋笼。　刘忠俊摄

　　“正根据现有资料，提前准备施工方案和摸清地下管线情况，确保施工顺利进行。”成都至重庆高铁成都站建设现场，中铁八局成都车站站房项目总工程师胡涛正和同事们一同研讨站房过境道路施工前期准备工作细节。“既有区域拆除工作完成是确保后续施工实施的先决条件。”胡涛称，目前拆除已进入第二阶段，即拆除既有的第1至第4股道，并将第5股道打围。拆除完成后，成都站南站房及南广场施工将提上日程。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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