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)
以切实举措有序推进乡村振兴******
民族要复兴，乡村必振兴。乡村振兴是包括产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴、组织振兴的全面振兴。实施乡村振兴战略，是我国社会发展的重大战略部署。党的二十大报告提出，要“全面推进乡村振兴”。2022年，我国全面推进乡村振兴重点工作，乡村振兴形成新格局。本期光明网理论学术动态导读关注“乡村振兴”这一主题，欢迎网友踊跃参与讨论。
扎实推动巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接。要在制度体系建设上做好衔接，健全防止返贫动态监测和帮扶机制，建立“巩固”“衔接”长效机制，进一步完善东西协作帮扶和中央单位定点帮扶机制；在科技创新上做好衔接，建立健全科技支撑乡村振兴的制度机制，充分发挥农业科研院所作用，加大农村企业科技扶持力度；在主体培育上做好衔接，大力帮扶农业企业和新型经营主体，构建“企业支撑型”县域经济发展模式，通过多种形式盘活农村集体资源发展壮大村级集体经济；在“三大体系”建设上做好衔接，产业体系方面推动农业集约化、规模化发展，生产体系方面大力发展现代农业产业，鼓励城镇工商资本、民营企业、农村“能人”在农村投资发展，经营体系方面鼓励发展市场农业、创汇农业和商品农业；在人才支撑上做好衔接，扩大农业类专业招考比例，拓宽高素质农民发展路径，坚持用于支持新型经营主体科技创新技术研究或示范项目立项的稳定性资金投入。详情
以统筹教育、科技和人才资源协同配合推进乡村振兴。坚持教育兴农是乡村振兴的基础性支撑。要以教育兴农提升农村人口的整体素质，培养和造就“有理想、有道德、有文化、有纪律”的高素质社会主义新人；要以教育兴农培养大批农业科技创新人才，为乡村振兴注入科技的力量；要以教育兴农传承中华优秀传统文化，带动乡村文化更加繁荣，要以教育兴农阻断贫困的代际传递，有针对性地为农村提供优质教育资源。坚持科技兴农是乡村振兴的引领性动力，要以科技创新引领农村改革和统筹乡村建设，完善农村基础设施、改善农村人居环境、健全城乡融合发展机制、增强农业农村发展活力、发展新型农村经济，筑牢乡村振兴的第一推动力。坚持人才兴农是乡村振兴的战略性引擎。要通过优化发展环境、厚植乡土情怀，培养能够适应新时代“三农”发展顶层设计的战略人才、懂得现代农村治理的管理人才、掌握先进农业技术的科技人才、服务乡村文明建设的文化人才，让更多的有用之才成为乡村振兴的强大引擎。详情 以推动县域经济发展助力乡村振兴。当前在乡村振兴背景下，县域发展面临着对农业的关注度不足、农业内部分工不足导致农民增收难、缺乏将农业现代化与现代生物、数字技术有机结合的意识和能力等方面的挑战。要在乡村振兴战略的视角下推动县域经济发展，一方面要保障口粮绝对安全与主要农产品自主可控，建立支持农业生产、适应农村转型和兼顾城乡统筹发展的发展战略，以工促农带动农食系统逐步完成高效高质绿色方向转型。另一方面要以县城为核心构建多维度的市场机制，逐步缩小县乡和县城之间的收入和社会福利差异，提升资本和劳动在城乡间和农业内部的配置效率，实现全民共同富裕。同时要创建绿色农业发展方案，重视自然资源经济价值评估和生态补偿机制建设，提高绿色生态农业、可再生农业等在县域农业发展中的比重，加强农业数字化转型建设，提升县域发展的可持续性。详情 以高质量公共法律服务助力乡村振兴。高质量公共法律服务助力乡村振兴，重要发力点之一就是增加公共法律服务有效供给。要通过用法治思维和法治方式解决“权利贫困”与法治保障之间的矛盾，对待乡村振兴过程的行为与事件，让法治贯穿乡村振兴的各个环节，更加凸显公共法律服务的专业性。要坚持从实际出发，根据不同乡村自然环境、经济状况、人口结构、风土人情等不同情况，因地制宜开展公共法律服务工作，更加凸显公共法律服务的多样性。要有效回应每个独立个体自身权利的赋权需求，统筹建立因地制宜的多元共治机制，更加凸显公共法律服务的精准性。要完善双向的信息反馈机制，即时把握乡村振兴随时引发的社会新问题，建立健全公共法律服务事项清单和项目标准动态调整工作机制，有效回应乡村振兴进程中出现的新问题、新挑战，更加凸显公共法律服务的动态性。详情（光明网记者徐倩阳整理）
