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)
英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？******
(国际观察)英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？
中新社北京2月1日电 题：英国“脱欧”三年 “最初的梦想”实现了吗？
作者 张焕迪 肖玉笛
距离2020年1月31日英国正式退出欧盟已有三年时间。三年里，“脱欧”如何影响英国？支持英国“脱欧”的人数比例为何会下降？“脱欧”后的英国与欧盟关系如何？中国社会科学院欧洲研究所副研究员、英国问题专家孔元接受中新社专访时指出，英国虽然实现了“脱欧”的部分政治诉求，但其经济问题并未因“脱欧”迎刃而解，这极大影响了英国国内对“脱欧”问题的民意倾向，英国与欧盟关系也因“脱欧”问题受到考验。
“脱欧”为寻自由 实则难偿所愿
孔元指出，对自身“被边缘化”的担忧是英国选择“脱欧”的重要原因。随着欧盟一体化程度加深，英国对欧盟事务决策的影响力却在逐渐下降。21世纪以来欧洲面临的欧元危机、难民潮等问题也令英国对欧盟的部分制度和决定愈发不满。
孔元认为，英国“脱欧”的部分政治诉求确实得到了实现。英国脱离欧盟后不再受到欧盟法律法规的限制，进而重获更多自主权，能够通过修改或制定法规帮助国家发展。另外，以前首相约翰逊为代表的英国保守党人通过推进“脱欧”议程获得民众支持，稳固了执政权力。
同时，英国希望通过“脱欧”成为一个对全球事务有影响力的“世界的英国”，而不仅仅是一个只对欧洲事务有影响力的“欧洲的英国”。孔元认为，在这一点上英国未能得偿所愿。
“从英国脱离欧盟后在全球作出的外交努力中可以看出，英国有表现自身全球领导力的意愿，但实际上缺乏执行和贯彻这种意愿的能力。英国对自身国家实力的认知也高于许多国家对其的定位。”孔元分析称。
“脱欧”令经济雪上加霜 国内民意动摇
孔元指出，尽管有人认为，从长远来看英国将通过“脱欧”获得经济利益，但实际上，英国迄今几乎未能实现任何“脱欧”的经济诉求。
孔元称，与政治诉求类似，英国希望通过“脱欧”开拓更广阔的市场，与亚太等地区的更多国家达成贸易伙伴关系，但此举收效不佳。“尽管英国已经与日本、澳大利亚等几个国家签订自贸协议，但与美国等国的自贸协定签署遥遥无期，在加入全面与进步跨太平洋伙伴关系协定(CPTPP)等关键问题上也需要更多时间。”
孔元同时指出，英国经济本身就存在结构性问题，如去工业化严重、对消费和服务依赖程度较高、劳动力数量不足等。在这些问题上，“脱欧”不仅没有起到缓解作用，反倒雪上加霜。
英国首都伦敦作为全球重要的金融城市，“脱欧”之后大批金融机构离开伦敦迁往其他地区，英国流失了大量人才，竞争力因此下降。2022年以来的乌克兰危机也使英国经济承压更重，一段时间以来英国各界的罢工就是经济衰退的一个缩影。
英国2016年举行“脱欧”全民公投时，支持“脱欧”的人数比例为52%。但数据统计机构Statista近期发布的一项民调结果显示，54%的受访英国人认为离开欧盟是错误的，仅34%的人认为这是正确的决定。
对此，孔元称，越来越多的英国“脱欧”派人士开始动摇甚至后悔自己的选择，经济问题是导致这种现象的重要原因。
“脱欧”遗留棘手难题 英欧关系面临考验
有德国媒体认为，英国“脱欧”后，欧盟失去了其第二大经济体及欧盟预算的第二大净捐助国，对欧盟自身发展有着不可挽回的负面影响。尽管欧盟方面多次劝说英国放弃“脱欧”，但也未能阻止英国“脱欧”成为事实。“脱欧”问题遗留的诸多争议与难题也考验着英国与欧盟的关系。
“北爱尔兰相关问题就是遗留下来的一个棘手难题。虽然英国与欧盟在相关问题上达成一定共识并签订了‘北爱尔兰议定书’，但其中部分规定存在问题，英欧双方至今仍无法就修改规定达成一致。”孔元称，“另一方面，英国与欧盟仅在贸易方面达成了‘脱欧’协议，在防务安全合作方面却没有确定一个新的成熟机制，相关问题至今也没有解决。”
孔元认为，复杂的“脱欧”问题导致英国政府与欧盟关系出现裂痕，特别是在特拉斯担任英国首相的一段时间里。不过，苏纳克2022年10月接任英国首相后作出了许多努力试图修复英国与欧盟的关系。“苏纳克意识到，只有处理好与欧盟的关系，才有可能解决英国经济问题。”孔元说。(完)
