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)

台媒年度“台湾民心大调查”：近六成人预测2024年民进党将下台******

　　【环球时报特约记者 陈立非】2022年对台湾来说是相当动荡的一年，除了疫情持续肆虐外，佩洛西8月初窜访台湾更是让两岸局势进入深水区，台湾迎来近几年最紧绷、最动荡的时刻。21日，台湾《远见》杂志公布年度“民心动向大调查”，从结果来看，受访台湾民众对2023年的经济形势并不乐观，有43%的受访者认为明年岛内经济发展会变差，56%的人认为2024年台湾地区领导人选举将再度上演政党轮替。

　　《远见》杂志的最新民调显示，两岸紧张的气氛在一定程度上影响岛内民众登陆意愿，愿意“西进”的民众有10.1%。旅游部分，随着疫情趋缓，各项禁令逐步解封，不少民众已开始安排未来一年的旅游行程。调查结果显示，日本仍是台湾民众出境首选，比例高达41.8%，接着依次为欧洲、大陆和美国。与去年的调查数字相比，前往日本的比例减少8.1个百分点，想去欧洲的比例有明显增加。值得注意的是，即便大多数的人都认为两岸关系变不好，然而台湾民众仍未放弃与对岸交流的机会，高达58.8%的受访民众仍认为，两岸应该增加互动，仅24.2%的民众主张减少。

　　最近一年，解放军战机频繁在台海实施军演，民进党当局则增加军事采购项目，并传出2023年将把兵役延长到一年，也让台海可能发生冲突的说法甚嚣尘上。《远见》的调查显示，高达53.6%的受访台湾民众不愿意亲自或让家人上战场，其中女性、泛蓝支持者、台湾民众党支持者最不乐见自己或家人上战场。从交叉分析也可以看出，岛内泛蓝、泛绿民众对上战场一事出现巨大分歧，其中泛蓝民众有高达76.7%的人不愿上战场。若以年龄层来看，最愿意上战场的族群为50—59岁，分析可能和这些人已经除役有关，因此上战场事不关己，至于最不愿意上战场的族群为20—29岁，因为一旦台海发生战事，这些人首当其冲。若两岸真的发生战事，有45.7%的受访台湾民众认为最终将走向“协议和谈”，另有13.1%认为“大陆最终获胜”，仅10.3%的人认为“台湾最终获胜”。和去年同期相比，认为“双方协议和谈”的比例增加2.9个百分点，显示岛内民众渴望和谈的信念越来越坚定。

　　在统“独”方面，整体而言，若将“先维持现状再看”与“永远维持现状”合并为“维持现状”，可发现“维持现状”的比例还是稳定在五成以上。

　　11月26日的岛内“九合一”选举，民进党创下空前惨败的“成绩”，只获得5席县市长，蔡英文被迫辞去民进党主席职务。对于这次选举结果，46.7%的受访民众表示“满意”，27.8%表示“不满意”。值得一提的是，即使是泛绿支持者，也有近两成受访人士满意这样的结果。《远见》评论称，这显示蔡英文当局的表现不仅受到反对者批评，也有部分支持者无法谅解。

　　接下来要登场的重头戏，也就是2024年台湾地区领导人选举，岛内民众依旧不看好民进党。调查显示，56%的人认为2022年县市长选举结果可能导致2024年选举再次发生政党轮替，24.1%认为“不可能”。与此同时，“九合一”选举结果也间接影响民众对政党的认同度，本次调查中有24.9%的民众认为自己立场泛蓝，29.3%认为自己政治立场泛绿，支持第三势力台湾民众党的比例为5.7%，自认立场中立的民众高达40.2%。与往年数字相比，泛蓝支持者比例略有增加，泛绿则有下滑迹象，至于中立选民，增加幅度最为显著。

　　再过几天即将迎来新的一年，但台湾多数民众对于2023年并没有太大期待。调查显示，有43%的人对明年经济发展持悲观态度，认为会变好的则为31%，创下历年来的新低，且年龄越大悲观意识越显著。