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)

工业互联网论坛：聚焦制造业数字化转型******

　　【分论坛焦点】

　　光明日报乌镇11月10日电（记者卢璐）“产业数字化已逐步在数字经济中占据主导地位 。除了自身产业效益以外，数字技术更大程度上 是在变革传统产业体系。”11月10日 ，在2022年世界互联网大会工业互联网论坛上，中国信息通信研究院院长余晓晖说 ，“产业链和供应链 的重构、重塑和变革会是未来非常重要 的任务 ，中国在这方面有非常大 的潜力和优势 。”

　　中国工程院院士杨华勇表示，新一轮科技和产业变革正在重构全球创新版图，重塑全球经济结构 ，面对产业数字化转型升级 的历史关口 ，一方面需要国家对制造业数字化转型开展全局性谋划和系统性部署，确保制造业数字化转型基础牢固 ，包容普惠；另一方面也要关注在产业链、供应链中 ，上下游企业和科研院所相应机构应对每一个细分领域的具体问题 。

　　推动数字化 、自动化更高效地运行，离不开大量的工业软件。华为公司高级副总裁张平安认为 ，中国工业软件要突破壁垒、快速崛起，要充分利用云计算框架变革的机会窗，聚合大量懂工业知识的科学家，构建工业软件底层技术。

　　“数据空间 是实现数字生态系统的工具，也是构成数字经济的基础。”国际数据空间协会董事会主席莱茵霍尔德·阿赫思提出 ，“共享数据 的商业伙伴应当参与到价值链创造中 ，受益 的同时，为群体创造更多 的价值。”

　　《光明日报》（ 2022年11月11日 08版）