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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)

曾光：XBB.1.5不会造成类似第一波的重症高峰******

　　多地发布最新研判，已度过第一波感染高峰，发热门诊就诊量持续下降。与此同时，XBB.1.5新毒株跃入了人们的视野，这是美国上升势头最快的毒株，已引发美国内超40%的感染病例。

　　很多人刚从“正阳”“阳康”中缓过劲儿，面对新毒株，不免有些担忧。XBB.1.5毒株危险程度如何？是否会引发我国“第二波感染高峰”？感染新毒株后重症比例如何？面对广大网友的担忧，央广网专访了知名公共卫生与流行病学专家曾光。

　　变异株近期不会在中国掀起大浪 也不会引发重症高峰

　　曾光介绍，从全国来看，感染高峰、重症高峰呈现出此起彼伏、逐渐从涨潮到落潮的过程。“这一波疫情的高峰像暴风骤雨一样到来，我也没有想到它来得这么快、这么凶、这么猛。”因此，人们自然会对“第二波”感到紧张和焦虑。

　　对于XBB.1.5毒株的担忧，很大程度上源于我们对病毒的不了解。曾光介绍，XBB.1.5变异株在美国的占比可能还会进一步上升，但根据研究，感染该毒株后，死亡率并没有随之大幅上升。随着XBB.1.5逐步在美国占据“优势地位”，新冠病毒感染的发病率在增加，但增高幅度不大。曾光说：“这一情况可以给我国认识XBB.1.5提供一个参考。”

　　“我估计变异株在中国不会掀起大浪，至少最近不会。”曾光认为，XBB.1.5能在美国大范围流行，也有美国人群产生的自然免疫正在消退的影响。但目前，我国正在集中出现感染高峰，疫苗免疫、自然感染两种状态相加，会在一段时间内达到一定的群体免疫效果，对国外的变异株不会过分敏感。因此，曾光推测：“XBB.1.5在中国可能会造成一部分传播，但传播速度不会太快，绝不会像第一波时迅速出现感染高峰，也不会出现类似的重症高峰。”

　　即使有了这种谨慎乐观的判断，曾光仍强调，我们还是要重视实际监测结果，根据结果及时调整防控策略。

　　流感盛行 警惕流感等流行病与新冠叠加

　　现在出行方便了，但我们不能放松大意，仍需做好个人防护。曾光提醒，除了避免感染新冠病毒，还要避免感染流感等流行病，警惕病情叠加增加重症风险。

　　曾光介绍，今年冬季，世界各国都出现了流感的流行高峰。根据我国最近的流感监测结果，今年的流感患病率比去年同期上升了一倍。

　　流感病毒感染与新冠病毒感染非常相似：通常起病急，一般会发烧3～5天，常达38.5℃以上，并伴有寒战、肌肉酸痛、头痛、咽痛、全身乏力。大多数流感患者能够在1～2周内自行恢复。有些可能会出现肺炎、急性呼吸窘迫综合征、心肌炎、心力衰竭、脑炎等并发症。5岁以下儿童、65岁以上的老人，以及有慢性基础疾病的患者，因流感出现重症的风险较高，是住院治疗的主要人群。

　　曾光介绍，现有研究显示，流感感染后会打开呼吸道门户，增加其它病原体感染几率。新冠病毒感染也是如此。若两者叠加感染，极易增加重症几率。他举例说，有些人感染过了5天或7天后，突然又开始体温增高，又开始呼吸急促，甚至出现黄痰、绿痰。这种情况可能是多重感染导致的，与“阳康”咳嗽不一样，往往提示有细菌性继发感染，须及时就医，必要时增加抗生素治疗。

　　最后，曾光强调，现在大家外出旅行、到人流聚集处时，仍需戴好口罩，做好个人清洁与防护，减少传染病发病风险。(记者 雷妍)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）