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)

砺兵高原，锻造胜战铁拳******

　　喀喇昆仑，冰封雪裹。

　　侦察无人机悄然升空，盘旋、突防，数据信息快速回传；某型装备辗转腾挪，出其不意打击“敌”目标……新年伊始，记者走进新疆军区某合成团采访，一场合成营体系攻防演练正在进行。

　　指挥方舱内，合成一营营长朱生鑫冷静分析战场态势，指挥地面分队展开协同突击。记者在现场看到，多支力量和无人装备在合成营体系内要素合成、联动释能，指挥和作战场面令人耳目一新。

　　“党的二十大报告指出，‘增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展’。这是抢占未来战争制高点、提高部队新质战斗力的客观要求。”该团领导说，从空地协同到信息联动，从兵种内配合到跨军兵种联合，他们探索新质战斗力生成规律，锤炼合成营整体作战能力。

　　由步兵团转型为合成团后，该团从平原地区奔赴雪域高原。第一次合成营战术演练中，火力打击分队精度不如以前，步兵分队冲击速度出现下降，兵种要素之间协同也不够顺畅，影响了作战效能。如何在高原高寒条件下更好发挥合成营作战效能，成为该团党委亟需破解的难题。

　　编制体制重塑，战法训法升级。砺兵高原，该团拓展多型主战装备作战效能；分兵种强化、按编组合成，模块组合成为协同作战的考评重心……该团推动合成营编制内多兵种攥指成拳，多力量联合运用不断取得新进步。

　　“提升高原高寒条件下合成营作战能力，兵种协同只是一小步。”该团领导告诉记者，他们更新作战理念，积极探索体系练兵新路。

　　翻开合成一营的作战问题研讨记录本，记者看到，体系作战研究、无人装备作战战术……作战前沿知识成为官兵学习研讨的重点。朱生鑫说，他们结合专业领域和岗位实践，定期开展联合作战指挥问题研讨，组织合成营指挥机构精研兵力布势、体系攻防等课题。

　　指挥控制终端前，合成一营首席参谋刘彪敲击键盘，“敌”空中目标信息显示在屏幕上。他告诉记者，演练前，他们和空军某雷达分队建立信息共享机制，屏幕上显示的正是雷达分队实时共享的信息。侦察席位上，无人机机长陆志豪一边操纵无人机展开侦察，一边将相关信息汇总上传分享。

　　“不断超越自我，才能锻造胜战铁拳。”该团领导说，锚定如期实现建军一百年奋斗目标，他们练兵备战的脚步一刻不停歇，采集了一大批高原作战训练数据，缩短了新装备战斗力生成周期。

　　傍晚时分，侦察连连长张扬带领分队利用无人机侦察确定“敌”火炮阵地坐标后，直升机升空出击，火炮阵地被精准“摧毁”。

　　寒风凛冽，高原天寒。一幕幕火热练兵场景让记者感受到高原官兵高涨的练兵备战热情，他们用冲锋的身影诠释着铮铮誓言：边关有我，请祖国和人民放心！(本报记者 李 蕾 特约记者 冯 毅 通讯员 纵 恒 解放军报)