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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)

岛内舆论担忧：“黑网红”令台湾治安雪上加霜******

　　【环球时报综合报道】随着社交媒体越来越发达，“网红”在社会上的影响力也越来越大。台湾网络上，不少“网红”近年声量高涨，甚至民间早有“网红执政”的说法。然而这其中，有不少涉黑的“黑网红”。岛内舆论担忧，这些“黑网红”不仅影响社会治安，给年轻人带来不好的影响，更会参与到岛内政治中。

　　台湾联合新闻网14日报道称，近来，岛内越来越多所谓“网红”涉及犯罪案件甚至有黑道背景，乃至蓄意养网军拉抬声量，好谋取更多利益乃至“镀金”“漂白”。然而他们却仍被称为“网红”，还常常被大肆报道。台湾雅虎奇摩新闻网14日评选了2022年该网站搜索量最多的“十大网红”，其中就有不少有黑道背景。比如排名第九、拥有百万粉丝的“乌鸦”(实名为陈柏融)，几个月前就被台湾“镜周刊”爆料自称是黑道组织“竹联帮”成员，到彰化一家水产公司恐吓索要500万元新台币，说是花钱消灾。舆论认为，“乌鸦”有在网络上“引战”、直播号召、教唆、聚众犯罪等嫌疑。

　　还有一些台湾“网红”则是原黑道人士“转职”。排名第六的连千毅是公开声明自己属于帮派人员的“网红”之一。绰号“现主席”的连千毅14岁时就加入黑社会组织，2011年时身为暴力讨债集团主谋，他被台湾“警政署”列为“扫黑”对象，随后因涉“暴力讨债”“恐吓取财”以及“妨害自由”等，被台北市政府警察局逮捕，狱中结识多名黑道组织“天道盟”头目。出狱后，连千毅加入“天道盟”太阳会苗栗分会，因发现网络直播购物事业获利机会不少，于是投身其中。很快，连千毅就成了“网红”，其直播购物方式也饱受争议。据台媒报道，他对观众发表恶毒言论，甚至私下找买家的麻烦。今年年初，他还因在直播中与另一个“黑网红”帮派交恶，双方约架，桃园市警方因此加派警力并管制交通。9月，警方因连千毅涉嫌诈骗逮捕了他，事后以20万元新台币交保。

　　排名第八的“馆长”陈之汉也是有黑道背景的台湾“网红”，他早年辞去军职后一度加入黑道，后来担任台湾健力协会顾问等职务，也经营服饰及餐饮相关事业，经常在网上评论时事。2020年8月，“馆长”在新北市自家健身房遭“竹联帮”成员刘丞浩埋伏开枪，被送往医院急救。

　　然而由于“网红”的力量在台湾太大，甚至影响政坛的走向，因此无论是黑道势力还是民进党政客等，都颇为重视这一领域。“九合一”选举前，民进党就推出好几个宣传视频，由绰号“鸡排妹”的岛内“网红”郑家纯出来拉票。蔡英文本人也常现身网络直播节目。联合新闻网9月一篇评论就曾称，这些“网红”拥有大批年轻粉丝且能够影响网络风向，成为近年来蔡英文最喜欢合作的对象。

　　对于“网红”在直播中公然以黑道帮派自居，流氓行径竟在网络上成为“时尚”，呛声变成流行的招牌，岛内资深媒体人林朝鑫批评称，“直播主之乱是社会乱源，警政署应全力扫荡”。他称，这几年来台湾社会秩序之所以搞得如此混乱，究其原因，与网络上不断上演的“直播主之乱”脱不了干系。联合新闻网14日称，这令台湾本就败坏的治安雪上加霜。(陈立非)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）