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)

破浪前行 以教育支撑强国建设******

　　2012、2017、2022……年份本身没有特殊意义，但在特定时空内，一连串的数字却展现出时间的无穷魅力。

　　十年磨一剑、十年奋进路，在过去的十年里，我国教育面貌发生格局性变化，建成世界上规模最大的教育体系，教育普及水平实现历史性跨越，教育发展成果更多更公平惠及全体人民，教育服务国家战略和区域发展的能力显著增强……一组组数据无言地记录着这一切，所有人都能真切地感受到这些年的教育变革，共享着教育改革发展的成果，中国这艘“复兴号”巨轮，在教育的战略支撑下，走得更远、行得更稳。

　　回首过去的成绩，我们有理由自信和骄傲；而展望新征程，实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴，教育所肩负的使命更为艰巨、责任更为重大。党的二十大报告首次单独开辟一个独立章节论述“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”，首次提出教育是“基础性、战略性支撑”。这既是对强国崛起规律、对当今新技术革命和产业变革的时代特征、对未来世界发展大势的深刻洞察和把握，也深刻反映了对教育的基础性、先导性、全局性地位和作用的强调与期待。加快建设教育强国，更好发挥教育对中国式现代化的支撑作用，以教育支撑强国建设，党的二十大报告赋予教育新的战略地位和历史使命，更为教育发展锚定了清晰而坚定的战略方位，为教育系统指明了接续拼搏奋斗的方向。

　　教育何为、教育往何处去？具体而言，就是要坚持促进公平、提升质量这两条主线。办好人民满意的教育，满足人民群众对更好、更公平、更优质教育的期盼，以教育公平夯实社会公平的基石，为全体人民共同富裕的现代化打牢基础；以国家战略需求为导向，源源不断培养和输送各类高素质人才，源源不断产出更多原创性科技成果，努力成为支撑和引领经济社会发展的先导力量。

　　我们看到，教育系统准确识变、科学应变、主动求变，以新的姿态，因应着这种变局。其中，加快推进教育数字化，无疑是过去一年教育变革与发展中最亮眼的篇章。从年初把教育数字化战略行动列入教育部工作重点，上线国家智慧教育公共服务平台，再到年底召开2022世界慕课与在线教育大会等，形成了一批重大标志性成果。2022年可谓教育数字化战略转型元年，教育领域进入全面推进数字化转型的时代。

　　从教育信息化到教育数字化，背后不仅仅是概念的变化，还是内涵的拓展和深化，是教育与信息化、数字化技术的深度融合。教育数字化，不仅仅是单纯用技术和工具改进教学，更是将数字技术整合到教育领域各层面，推动学校管理、教学范式、教学过程、评价方式、学习文化等全方位的创新与变革，更好实现教育优质公平与支持终身学习。它不仅是顺应数字化大势的必然要求，更是赋能社会和教育改革创新，破解教育改革发展难题，构建高质量教育体系，建设教育强国的必然选择。

　　教育数字化战略意味着教育与技术的深度融合从一种教育发展战术，上升到重塑教育、提升综合国力的重大战略。这是一种方向和路径的战略转型。战略转型，当然意味着机遇与挑战并存。前路迢迢，任重而道远，但既然已经启动，就无惧山高路远。

　　技术与人才，是建设教育强国的两翼。实现教育现代化，必须坚持双轮驱动。如果说，教育数字化是依托技术的力量重塑中国教育的战略转型，那么打造大国强师队伍，则是依靠人的力量推动教育高质量发展。过去的这一年，“师范热”“教资热”引发全社会的关注，这背后有着复杂的多方面原因，既有经济发展趋势、就业形势之变，也有学生就业心态之变。当然，近年来教师社会经济地位的提高，教师职业吸引力增强有目共睹，也是催生优秀人才积极从教的重要因素。

　　教师队伍是教育强国的第一资源，新的历史方位下，教育面临更为艰巨的任务，对教师队伍的素质提出了更高的要求。唯有用更有力、有效的强师、优师、惠师举措，才能更好回应时代的要求，满足广大青少年学生对教师职业的期待。

　　星空寥廓、征途漫漫！新征程的号角已经吹响，我们要以“一万年太久，只争朝夕”的紧迫感推进教育改革发展，不断强化教育的基础性、战略性支撑作用，加快建设教育强国，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴，继续贡献教育的澎湃力量。（执笔人：杨三喜）