全球共迎新春佳节******
1月7日，在美国纽约林肯中心，参加“唐诗 的回响”新春音乐会 的艺术家谢幕 。新华社发
1月6日 ，捷克布拉格金融管理大学孔子学院举办庆祝中国农历新年文化活动 。中捷友人通过体验中国传统文化 ，赏年俗 、品年味，共同迎接中国农历新年的到来 。光明日报驻布拉格记者 杨艺明摄/光明图片
1月5日，中国驻土耳其大使馆在安卡拉费乌兹·奥兹贝伊中学举办“欢乐春节进校园”迎新春联欢会。图为中国艺术家在指导土耳其学生用毛笔书写寓意吉祥 的迎新福字。光明日报驻安卡拉记者 经凯摄/光明图片
《光明日报》（ 2023年01月11日 12版）
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)
