“冲门”上地铁被卡 乘客因此扭了腰，责任谁担？******

　　“冲门”上地铁被卡 乘客因此扭了腰，责任谁担？

　　张建波

　　地铁车门关闭的提示音已经响起，李某(化姓)却一个健步冲进了车厢，谁知随身携带的拖车被车门夹住，在用力拉拽拖车的过程中，李某腰部拉伤。为此，李某将地铁公司诉至无锡市梁溪法院。案件承办法官2月1日接受了记者采访。

　　扬子晚报/紫牛新闻记者 张建波

　　强行“冲门”未果还受了伤 乘客起诉地铁赔偿

　　2021年6月，无锡市民李某和往常一样，拉着买菜用的拖车去坐地铁。到达站台时，地铁车内的提示小灯已经闪烁并已响起提示音，车厢警示灯一并亮起。

　　为了不错过这趟地铁，李某急忙拉着拖车快步跑入车厢。当李某跨入车厢的瞬间，车厢门开始关闭，但其拖车未完全进入车厢，导致车门两次试图关闭都被拖车阻挡，在门即将合拢时被迅速弹开。

　　在此过程中，李某因用力拉拽拖车，腰部受伤，经诊断为腰椎骨折，花费医疗费2.8万余元。经司法鉴定，李某伤势构成九级伤残。李某认为，地铁公司作为管理者，未尽到安全保障义务，造成他人损害，应当承担赔偿责任，故李某向法院提起诉讼。

　　地铁方面已尽“义务”法院驳回诉求

　　法院查明，李某是在已经响起提示音并闪烁警示灯的同时冒险快步拖车进入车厢的，其进入车厢的瞬间与车门关闭的间隔在1至2秒内，李某因拖车未完全进入车厢，被车厢门夹住而受力受伤。

　　事发站台门显眼处张贴有“门灯闪烁，请勿上车”的安全标识，候车区公告栏张贴有《轨道交通乘客守则》，载明：“列车关门提示警铃鸣响时或者警示灯闪烁时，禁止上下车。”上述守则，在事发车站共张贴13处。

　　法院认为，地铁公司作为地铁运营、服务企业，通过张贴安全标识、《轨道交通乘客守则》等多种方式对乘客进行了安全提示，对车厢关门也设置了合理流程即在关门前会响起提示音并同时闪烁警示灯，故地铁公司已经尽到了可预见、可预防的防护措施。同时，李某作为完全民事行为能力人，无视安全警示、疏于自身安全的注意义务，对此发生损害的应当由其自行承担。

　　最后，法院判决驳回李某的诉讼请求。李某提起上诉，二审维持原判。

　　公共场所要尽安全保障义务 担责是有前提的

　　案件承办法官李琪霖受访时称，《民法典》第一千一百九十八条规定：车站、机场、体育场馆等经营场所、公共场所的经营者、管理者或者群众性活动的组织者，未尽到安全保障义务，造成他人损害的，应当承担侵权责任。

　　但需要注意的是，对于上述法律规定不能片面地理解为“只要事故发生在公共场所或经营场所，经营者或管理者就必须承担责任”，因为经营者、管理者承担责任的前提是“未尽到安全保障义务”。而纵观该案，地铁公司在安全保障义务上未有过错，无需担责。

　　法官提醒，一方面，广大乘客应养成良好的出行习惯，“冲门、抢门”不仅不能节约时间，还可能发生事故，得不偿失；另一方面，地铁公司应抓好管理环节，最大限度保障乘客的生命安全。

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)