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)
返乡必看!春节回家应怎样做好防护,一文梳理要点******
为了能够更安全、更健康地过春节,远途出行以及返乡的人员应该提前做好哪些准备工作?返乡后,免不了要走亲访友、聚餐聚会,此时应该如何做好防护措施?来看我们对相关防护要点进行的梳理。
01
返乡前,要做好哪些准备工作?
远途出行以及返乡人员,应该提前做好这些准备工作:
要做好一些防护物资的准备,比如准备一些口罩、手消的防护用品以及干湿消毒纸巾等;
评估自身身体状况:还没有感染的,或者正在感染还没有康复的人群,不建议远途旅行;老人、孩子、慢性病患者和孕产妇等重点人群,应尽量不安排远行;
做好防疫药品准备,比如抗原检测试剂、常用药品等;
避免带症状出行:出现发热等症状时,及时进行抗原或核酸检测;感染后或症状消失前,避免乘坐公共交通工具;
合理安排出行:避免前往疫情流行水平高的地区,尽量减少聚集。提前做好出行规划,及时关注目的地疫情变化和疫情防控的政策措施,多关注交通部门的出行提示;
购票与支付应尽量选择线上方式,避免前往火车站等人员密集场所购票。
02
返乡路上,该注意什么?
春节远途出行或返乡途中,应如何做好自我防护呢?
1
公共交通出行
第一是在环境密闭、人员密集的场所,比如候机候车时,乘坐飞机、火车以及地铁、公交等公共交通工具时,要全程规范佩戴口罩。
第二是在公共场所要保持合理的社交距离,减少近距离与他人接触。
第三是要做好个人卫生,尤其是随时要关注手卫生,避免接触公共物品。
第四是不要随地吐痰,咳嗽或者打喷嚏的时候,要用纸巾或者肘部遮挡,将用过的纸巾及时丢往垃圾桶。如果接触到呼吸道分泌物的时候,要及时洗手或者进行手消毒。
第五是在外或者乘坐公共交通工具的时候,要尽量减少用餐次数,尽量错峰就餐。
第六是尽量不去人群密集、空气不流通的场所。当到景区等公共场所的时候,要遵守限量预约错峰的要求。
2
自驾车出行
此外,自驾人员也要全程做好健康防护:
做好物资准备和路线规划
自驾出行期间,要准备好一些适当的药品、防护用品,包括口罩、湿巾、手消、常见的退热药物等。要做好路线规划,尤其是要了解目的地目前疫情的情况。
旅途中关注车上人员健康状况
加强车辆通风消毒。如果旅行过程中出现一些呼吸道症状,大家不要紧张,可以用快速抗原检测试剂做检测。如果是阳性的话,可以让备用司机开车,使阳性检测者得到充足的休息和恢复,同车的其他人员要做好防护。如果有症状的人员的症状比较严重,要就近及时就医。
途经服务区或收费站时做好防护
春运期间人员会比较多,在高速公路的服务区也要戴口罩,做好防护,包括洗手,避免跟其他人更多接触,最大限度减少呼吸道感染的风险。在服务区下车休息时,减少逗留时间;到餐饮区就餐时进行手消毒;在收费站通过人工窗口缴费时,戴好口罩。
03
返乡后,我们应注意什么?
春节返乡,是一年中翘首期盼的时刻,但返乡后仍要做好防护。
1
家中防护
返乡人员回到家后,要加强自我健康监测,也要密切关注自己以及家人的健康状况。如果出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状的时候,要及时进行抗原检测,或者根据病情来及时就医。刚回到家里的时候,要做好自我防护,尽量避免接触家里的老人或者有基础性疾病的人员。
2
走亲访友
做好个人防护:探亲访友的时候要做好个人防护,也要佩戴口罩,减少聚餐、聚会的次数,聚餐、聚会的时候要减少人数和时间。同时,建议使用公筷、公勺等;结束就餐的时候,要及时佩戴好口罩。
保持卫生习惯:勤洗手、常消毒。规律生活、充足睡眠,多喝水、多吃蔬菜水果;家里经常通风换气,定期做好清洁卫生,及时清理生产生活垃圾。
关心身边邻居:积极参与社区和乡村疫情防控,在做好个人防护的前提下主动关心关爱、探视探访邻里,为有需要的乡亲提供代买生活用品、紧急送医等力所能及的帮助,将富余的治疗药品、口罩、消毒用品等分享给急需的邻里或乡亲。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)