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世界需要怎样的人工智能？国际合作全球治理成为共识******

　　中新社北京12月5日电 (记者 孙自法)世界需要怎样的人工智能？12月4日至5日在北京举行的2021人工智能合作与治理国际论坛上，全球人工智能领域的思想领袖和实践者线上线下“云”集一堂，共商人工智能发展大计。论坛开幕式上，国际组织、政府部门和学术界代表就对人工智能的国际合作、全球治理形成共识。

　　联合国助理秘书长、秘书长技术事务特使办公室主管官员玛丽亚·弗朗切斯卡·斯帕托利萨诺表示，人工智能是联合国秘书长发布的《数字合作路线图》中提到的关键数字挑战之一。作为一项能够带来真正变革的技术，人工智能的应用也伴随着严峻挑战。在充分发挥人工智能益处的同时，需要在全球范围内进行更好的引导与合作。

　　她说，联合国秘书长在《我们的共同议程》报告中强调了要加强人工智能领域的全球监管，提议要建立一个由多重利益攸关方参与的全球人工智能合作新机构，特别强调要纳入全球南方国家及其观点的重要性。“我们必须共同努力建立普惠包容、反应迅速、且行之有效的全球合作架构，以此应对人工智能带来的各项挑战”。

　　中国科技部副部长李萌指出，中国秉持科技向善，高度重视人工智能治理。他认为，未来，人工智能治理要倡导敏捷治理理念，实现人工智能发展与安全的平衡；倡导包容共享理念，实现不同群体共享智能红利的平衡；倡导可持续发展理念，实现智能化与绿色化的平衡；倡导人类命运共同体理念，实现差异发展与合作共赢的平衡。

　　在中国工信部副部长徐晓兰看来，在“互联网+人工智能”的驱动下，人类的生活方式发生着深刻变革；在“工业互联网+人工智能”的驱动下，产业的生产方式将发生深刻变革，人工智能还将深刻影响社会治理的现代化进程。她说，中国工信部已组建智能传感器、智能网联汽车等国家制造业创新中心，推动北京等8个人工智能创新应用先导区建设等，未来还将携手相关各方，在共促人工智能持续健康发展、共建包容共享的人工智能治理规则、共创国际合作新局面等方面大力合作，为推动人工智能国际治理体系建设贡献中国智慧。

　　图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院院长姚期智指出，随着人工智能与经济社会的相互嵌入，保持科学技术与经济社会发展之间的良性互动与协同越来越重要，这就需要做好人工智能技术开发、应用与治理之间的平衡。然而，人工智能对数字经济时代的隐私保护和数据安全也提出挑战，不断精进的算法、高效的算力和隐私保护是人工智能理论的新方向。他认为，“平衡包容”的人工智能治理体系的建构，将进一步释放人工智能的潜能，更大程度地保证人工智能的安全性。

　　作为本次论坛国际支持机构，联合国开发计划署驻华代表白雅婷表示，人工智能在疫情应对、抗击气候变化中都发挥着重要作用。与此同时，人工智能也存在算法偏见和侵犯个人隐私等风险。随着人工智能应用在世界各地愈加普及，需要就公平道德的人工智能治理体系的构建路径达成共识，国际合作至关重要。因此，要确保围绕人工智能开展的对话真正具有全球性，让每个国家都有机会发声。

　　“人工智能是第四次工业革命的标志性技术，智能时代的‘大门’已经缓缓开启。”论坛主办方、清华大学校长邱勇指出，人工智能治理必须协同多元主体、兼顾多维目标、融合多元价值，加强全球合作与对话，构建平衡包容的人工智能治理体系。大学作为人类科技文明的重要策源地，不仅要在人工智能基础理论与技术前沿努力突破创新，也要践行科技向善的文化理念，塑造良善的人工智能价值与伦理，推动建立科学合理的人工智能国际治理体系。

　　他说，清华大学高度重视人工智能领域的研究和教育，已先后成立人工智能研究院、智能产业研究院、人工智能国际治理研究院、智能社会治理研究院。清华大学将继续发挥多学科优势，努力在人工智能治理领域发挥更大作用。(完)

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）