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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)

长三角示范区生态环境一体化典型案例发布******

　　元荡岸线整治前　长三角一体化示范区执委会供图

　　中新网上海1月10日电 (浦帆)近日，长三角一体化示范区执委会(以下简称“执委会”)联合两省一市三级八方相关部门编印发布了《示范区生态环境一体化保护典型案例》。《案例》共收集整理了示范区三年来形成的加强联保共治、夯实生态基底、推动绿色发展三个方面，22项制度创新成果和46个典型案例(应用场景)，展示各部门打破行政藩篱，共同探索跨区域生态环境一体化保护制度创新的实践成果。

　　元荡岸线整治后 长三角一体化示范区执委会供图

　　此外，《案例》同时优选、收录了加强跨界水体联合共治、生态环境一体化保护、厚植生态优势转化基底、推动绿色创新融合发展等各种类型的应用场景和典型案例，与制度创新成果配套，是一套较为系统地总结提炼示范区生态环境一体化保护创新实践案例经验集成文本图集，也是对示范区生态环保工作阶段性成效的一次集中展示。

　　示范区首次联合生态监测启动和现场采样长三角一体化示范区执委会供图

　　在联保共治方面，示范区作为两省一市的跨界毗邻地区，在水污染防治等方面的合作由来已久。示范区成立以来，执委会主动协调，构建两省一市各扬所长、充分共商、联合创制、统一管理的生态环境联保共治体系，持续探索和巩固跨界水体联保共治新机制、新模式。随着全方位联保共治机制的不断深化，示范区环境质量尤其是重点跨界水体水质持续稳定改善，太浦河跨省界断面水质连续三年年均值达到Ⅱ类以上，淀山湖、元荡等重点跨界湖库已经提前达到2025年水质功能目标。

　　示范区大气超级站科学观测网长三角一体化示范区执委会供图

　　在生态环境管理制度统一方面，示范区始终坚持把保护和修复生态环境摆在优先位置。以生态环境标准、监测、执法“三统一”制度创新等为重点，持续探索和深化完善生态环境保护一体化制度创新，协同构建示范区生态环境一体化监测网络，不断健全示范区生态环境一体化保护体系。与此同时，围绕构建示范区“一心两廊三链四区”的多样化生态格局，示范区加快实施“一河三湖”岸线生态修复和功能提升工程，开展全域环境治理和生态修复，丰富生境和物种类型，维护和提升生物多样性，持续筑牢示范区生态基底。

　　在推动绿色发展方面，加快探索绿色创新融合发展路径。示范区三年来坚持筑牢示范区生态绿色本底，持续加大投入，示范区越来越优良的生态绿色基底，已经吸引了华为研发中心、复旦大学创新学院、浙江大学智慧绿洲、同济大学可持续发展研究院、英诺赛科半导体等一批创新研发高等级平台、项目落户，示范区绿色创新融合发展能级效应正不断放大。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）