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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)
【我们这十年@坐标中国】“基建狂魔”出圈，打造基建速度名场面******
中新网北京10月10日电 题：“基建狂魔”出圈，打造基建速度名场面
记者 李金磊
中国为什么会被世界称为“基建狂魔”？看看这些名场面就明白了。
9小时改造火车站 马斯克惊叹
“基建狂魔”的速度有多快？眼睛一闭一睁，9个小时过去了，一座火车站改造完了。
这座一夜之间“换血”的火车站是福建龙岩火车站，由中铁四局施工。2018年1月19日18：30，随着现场总指挥一声令下，1500余名工人同时上阵。要在9个小时内完成火车站的大改造，施工时间非常紧张。
此次龙岩站站改拨接施工为I级封锁施工，共包含4个龙口，7个拨接工作面3组道岔拆除、3组道岔插铺的施工。机器轰鸣、火星四溅，密密麻麻的工人有条不紊分工协作，画面犹如电影大片。
最终，1月20日凌晨2点多，经过近9个小时的紧张奋战，工人们圆满完成了道岔拆铺、拢口拨接、信号换装I级施工，龙岩站站改拨接顺利完成，漳龙铁路、赣龙铁路、赣瑞龙铁路、新建南龙铁路顺利接入龙岩站新站房。
龙岩站9小时完成大改造。 中铁四局供图龙岩站站改拨接是南龙铁路管线内最大的一次拨接，此次拨接为南龙铁路开通奠定了基础，南龙铁路建成通车后两地通行时间缩短至1.5小时。
9小时改造火车站的场面让世界再次为中国速度折服。美国企业家埃隆•马斯克也在社交媒体上为其点赞，并感慨：“中国在先进基础设施上的发展要比美国快100多倍！”
8小时拆完589米立交桥
“基建狂魔”的速度有多快？眼睛再一闭一睁，8个小时过去了，589米长的立交桥拆没了。
一夜之间被拆除的是江西南昌龙王庙立交桥。这座立交桥建于1992年，在2017年被拆除时已经“服役”了25年。
之所以要拆掉它，是因为这座立交桥属于“单纯式”立交，随着南昌交通的发展，龙王庙立交桥已经不能满足车辆通行的需要。所以，要拆除旧桥建新桥。
但是拆桥困难重重，该桥位于主城区，交通流量大，不能长时间封闭，总工期不到60小时，工期极其紧张，而且工程量大，全桥长589米，宽16米，最高处达7.6米，同时地下管线复杂，施工稍有不慎就会对沿线1000多户居民用水用气造成影响。
但这难不倒“基建狂魔”，中铁四局派出了200余台挖掘机同时作业。在桥两侧一字排开的挖掘机伸出长臂，就如一只只蚂蚁，努力啃食钢筋水泥，拆除现场蔚为壮观。最终，一夜之间这个庞然大物就消失了。
南昌龙王庙立交桥进行拆除作业现场。中铁四局 供图“中国效率”又一次惊艳世界。英媒不禁感叹：“这就是我们所说的效率！”
“基建狂魔”创造的名场面还有很多：
在重庆，上演五桥同转的“空中芭蕾”，5座全长383.5米、总重达21500吨(相当于1.5万辆小汽车)的大跨度混凝土梁式桥梁，完成88度的转体，最终实现精准对接。
在厦门，3万吨客运站“走起来”平移了288米，还来了个90度转身，成功上演最牛“搬家”。
在武汉，10天建成火神山医院，12天建成雷神山医院，让世界再次见识到中国的基建速度。
在东南沿海，“基建狂魔”集结两万多名建设者，建成55千米长的港珠澳大桥，这是世界最长的跨海大桥。
在西北沙漠，仅用时三年多建成和若铁路，“圈住”了塔克拉玛干沙漠，将和田群众出疆路程缩短1000多公里。
逢山开路、遇水架桥，“基建狂魔”的成绩有目共睹，他们不断连通，将全国各地连为一体。
这十年来，高速铁路营业里程由不到1万公里增加到4万公里，高速公路里程由9.6万公里增加到16.9万公里，让中国拥有了全球最大的高速铁路网、高速公路网。
“基建狂魔”为什么这么快？
这些不可思议的名场面，“基建狂魔”是怎样创造的？
参与一夜拆除立交桥项目的中铁四局洪都大道总工程师李青杠认为，中国基建速度之所以这么快，一是中国基础设施审批工作效率高，从立项到审批、建设，各部门全力推进。二是中国有强大、全系统的制造业，基础设施建设所需的原材料资源丰富。三是科技引领力不断增强，工艺工装创新不断加快工程建设速度。
中国基建，标定中国速度。“基建狂魔”，擦亮强国底色。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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