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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)

丰收是最好的论文 大学青年教师下田助粮食增产******

　　这个冬天，眉山职业技术学院农业教研室主任魏文武正在挑战一个新纪录。

　　夏收之后，在四川省眉山市东坡区的良田里，农户种上了萝卜、芥菜、泽泻等蔬菜和中药材，来年春天再种下水稻。一年两季的种植模式，是人们按照当地气候、土壤条件摸索出来的最优方案。

　　现在，魏文武要尝试的是“一年三季”。他领导的研究团队在12月泽泻收获前一个月左右播种小麦，来年5月收割小麦后种水稻。如果试验成功，将大大提高土地利用率，也意味着农民会有更多的收获。

　　推动粮食提质、增产、增效，是这名大学教师从教以来不懈追求的目标。特别是2018年以来，魏文武团队的一批中青年教师依托眉山市岷江现代农业示范园区，借力“一优两高”生产竞赛，推动粮食生产不断创造新纪录。

　　“一优两高”是指优质、高产、高效。眉山的这场生产竞赛由当地政府发起，行业、企业、高校、农户多方参与。眉山职业技术学院承担了生产竞赛的组织任务，魏文武担任竞赛专家组副组长。

　　这是一项贯穿全年的系统任务。魏文武介绍，除了组织竞赛外，团队教师还要负责新品种、新技术的试验、示范和推广，对种植大户开展技术培训，帮助他们解决生产过程中的技术问题。

　　每年，魏文武团队向各地种业企业征集几十、上百个新品种，在眉山市东坡区太和镇永丰村的中试基地开展试验，根据中试结果，挑选出适合当地种植的新品种，再进行更大范围的种植示范，并组织种粮大户观摩。

　　“种粮大户会根据我们的试验结果选择中意的品种。”魏文武说，在这个环节，学校团队的任务就是帮农户选种质资源。

　　农户选中新品种开始种植后，魏文武团队迎来了第二个环节的工作：技术服务。他说，新品种大面积种植过程中，团队要协助农户把技术方案贯彻下去。“这就是我们专家组存在的价值”。

　　“一优两高”竞赛吸引了很多种粮大户的参与。太和镇金光村90后种粮大户徐杰说，这个过程充满挑战性，除了产量、品质等数据指标外，大赛还会现场蒸煮米饭，由专家、农户品尝，对口感进行打分，俨然一个“比武”现场。

　　技术研究工作并不轻松。每年3月至8月水稻生产季，魏文武平均每周有两三天在基地的田里，观察水稻生长情况、收集数据等。特别是收获季节，面临繁重的测产等任务，魏文武团队有几十名师生天天在田间忙碌。

　　因为经常下田，他车子的后备厢里常年放着一双筒靴，以备不时之需。暑假在田里做试验时，团队老师和同学们都在一起，亲力亲为。

　　“热！累！”这是该学院2020级学生张昶维对今年暑假的总结。当时，四川盆地遭遇了历史上罕见的高温干旱天气，张昶维等20多名学生加入测产团队，验收今年的粮食生产成果。

　　学生们试图用抹防晒霜来抵御阳光，但发现用处不大，最后只戴了袖套，防止割伤。暑假的这段经历，让在城市里长大的王杰平感受到“每一粒粮食都来之不易”，也“对农业有了更深刻的认识”。

　　下田，是眉山职业技术学院现代农业技术专业学生的必修课。虽然专业名称里带着“现代”两个字，但魏文武认为，无论技术怎么发展，下田永远都应该是农学专业学生的“必修课”，这是他们认识农业的关键一环。

　　团队里的青年教师也在这个过程中得到了锻炼。通过组织“一优两高”生产竞赛以及接地气的研究工作，魏文武团队每年都有论文成果发表，也锻炼了包括90后青年教师在内的团队成员的科研能力。

　　近年来，魏文武团队的多项生产技术得到推广应用，累计推广面积587.20万亩，最高单产达到969公斤/亩，创造了四川平原浅丘水稻高产纪录。机插秧“基缓追速”施肥技术减少了施肥次数、施肥量，并显著提高产量，仅施肥管理一项的节本增效就超过80元/亩。

　　截至目前，通过“一优两高”水稻新品种试验，魏文武团队累计完成340余个水稻品种的多年对比试验，筛选出40个适种该区域的优质高产品种，推动区域优质水稻占比由2012年的不足12.45%增长至2021年的86.55%，解决了本区域水稻产量不高、品质不优的问题。

　　今年8月，魏文武被评为四川省农业丰收奖“先进个人”。作为来自高校的获奖者，魏文武认为，如果科研工作不融入粮食生产过程中，就谈不上学有所用。因此他更看重技术推广之后给粮食增产、农民增收带来的实际改变。

　　他说：“粮食增产、农民增收，比发表论文更令人喜悦。”

　　(中国青年报 记者 王鑫昕)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）