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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)

京京、四海在卡塔尔掀起“熊猫热”，你了解多少大熊猫的“小秘密”？******

10月19日

大熊猫“京京”和“四海”乘专机

从四川抵达卡塔尔首都多哈

“入住”豪尔熊猫馆

随后进行隔离

在当地时间11月17日

正式与公众见面

这两只大熊猫将在接下来的15年旅居卡塔尔

这是中东地区迎来的首对大熊猫

卡塔尔将“京京”和“四海”

以阿拉伯文分别命名为

“苏海尔”和“索拉雅”

在阿拉伯传统文化中

“苏海尔”和“索拉雅”是天空中的两颗星

代表着吉祥、崇高和价值无限

　　关于大熊猫的小秘密

　　大熊猫是个“近视眼”。大熊猫长期生活于密密的竹林里，光线很暗，障碍物又多，致使其目光变得十分“短浅”，视觉极不发达。5米外雌雄难辨、10米外六亲不认、15米外人畜不分，近视眼的痛，大熊猫也能懂！

　　在你眼里，它是可爱的大熊猫。而对于大熊猫来说，你可能只是一个模糊的可移动人影。这个世界在它们的眼中永远是朦胧、神秘的。

　　大熊猫吃得多消化快。一只体重100公斤的成年大熊猫，在春天每天要花12-16小时，吃掉10-18千克的竹叶和竹秆，或者30-38千克的新鲜竹笋，同时排出10 多千克粪便，才能维持新陈代谢的平衡。

　　大熊猫的消化道保留了祖先的特性，与肉食类动物相似，如相对较短的消化道、锋利的犬齿，单室胃，没有盲肠。虽然吃着竹子，却不能充分吸收竹子的营养。为了保证每天都有充足的能量，唯一的办法就是，快吃快拉、随吃随拉。

图源：iPanda熊猫频道

　　大熊猫通常通过气味进行“交流”。当它们在玩耍或是简单地表示友好，没有交配或好斗的想法的时候，便不会发出任何声音。如果当下的它们看上去十分安静，这说明它现在心情还不错，并且对其他物种也很友好。这种声音规则可以帮助人们判断，在各大园区里看到的大多数熊猫的行为。

　　“降级”后的大熊猫，还需要再保护吗？

　　2021年7月，生态环境部对外宣布，据四次全国大熊猫调查数据显示，大熊猫野外种群数量达到了1864只，受威胁程度等级从“濒危”降为“易危”。这是多年来生态保护加强，和生态环境改善的成果，也是人与自然和谐共生的体现。

　　那么，“降级”后的大熊猫还是国宝吗？还需要继续保护吗？

　　大熊猫依然是国宝。此次降级，降的是人们对大熊猫濒危程度的评估，但作为国家一级重点保护野生动物，大熊猫的保护级别并没有降。中国科学院动物研究所研究员、中国科学院院士魏辅文在接受《知识分子》采访时说，“降级并不代表大熊猫不重要，而是对大熊猫保护工作的充分肯定。大熊猫保护工作为世界的野生动物保护提供了一个成功的案例。”

　　大熊猫仍然需要继续保护。个体数增长的背后并不意味着它们就安全了，大熊猫主要分布在四川、陕西、甘肃西部地区，明面上栖息地的面积能达3万多平方公里。但大熊猫是属于低海拔的陆生物种，如果除开高山、河流、公路等它们无法栖身的面积，实际上大熊猫的主要生活面积，仅占20%左右。从栖息地的分布状态来看，分散化严重，大熊猫的种群也被分割成20多个，由此可见，野生大熊猫依旧有生存危机。

　　作为唯一一个有野生大熊猫的国家，我们的保护远远不应该止步于扩大圈养种群，更合理的做法，是把资源投放在野外栖息地的保护上。而这种保护不仅仅庇佑熊猫，也庇佑着维系其他生物生存的命脉。“保护大熊猫，不仅仅是保护大熊猫本身，而是保护大熊猫赖以生存的生态系统。”

　　来源：央视财经、中国新闻社、中新图片、中国野生动物保护协会、中国大熊猫研究保护中心、iPanda熊猫频道

　　整理：刘雪洁

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）