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)

农村地区如何“保健康、防重症”？从这本手册看解答******

　　防疫热点问答｜农村地区如何“保健康、防重症”？从这本手册看解答

　　新华社北京2月1日电题：农村地区如何“保健康、防重症”？为何要搞好村内环境卫生？——从《农村居民新冠病毒感染防治健康教育手册》看当前疫情防控重点

　　新华社记者李恒

　　农村地区仍然是当前疫情防控的重中之重。农村地区如何做到“保健康、防重症”？一直在农村生活的人是否会感染新冠病毒？为何要搞好村内环境卫生？近日发布的《农村居民新冠病毒感染防治健康教育手册》，针对上述问题进行了专业解答。

　　该手册由国家卫生健康委基层卫生健康司、国家卫生健康委宣传司组织编写、中国健康教育中心编著。

　　1.问：农村地区如何做到“保健康、防重症”？

　　答：我国农村地域广、人口多、人均医疗资源相对不足。为了最大程度降低新冠病毒感染带来的影响，更好保障农村居民健康，各地围绕“保健康、防重症”的目标，突出重点人群管理，做到医疗救治“关口前移”，其核心就是“早发现、早识别、早干预、早转诊”。

　　“早发现”主要是对65岁以上的老年人、孕产妇、儿童、残疾人等重点人群进行一对一包保联系，每周联系服务不少于2次，及时发现问题，及时处置。

　　“早识别”就是要加强对这些重点人群的健康监测，对可能出现的一些情况，比如有些基础病的并发症、新冠重症风险的苗头和倾向性症状出现以后，要及时识别，及时给予指导和转诊。

　　“早干预”就是在基层要配备必要的氧疗设备，如氧气袋、氧气瓶、制氧机，还要配备便携式血氧仪监测血氧，发现异常情况，迅速给予吸氧和相应的药物治疗，同时结合实际及时转诊。

　　“早转诊”就是发现了需要转诊的患者，要及时转到上级医院接受治疗。

　　2.问：一直在农村生活的人，会不会感染新冠病毒？

　　答：人群对新冠病毒普遍易感。奥密克戎变异株传播力强、传播速度快。过年、过节期间及前后，人员流动加大，返乡人员增多，也会有很多旅游者来往，加上节庆娱乐、聚餐聚会、走亲访友等人际交流活动，这些都加大了农村居民感染新冠病毒的风险。

　　3.问：赶集、去农贸市场或超市有哪些注意事项？

　　答：赶集或前往农贸市场、超市时，应全程佩戴口罩，咳嗽、打喷嚏时应避开他人且不应摘掉口罩，不随地吐痰。挑选商品或排队结账时，与他人保持1米以上社交距离。注意手卫生，尽量少接触公共设施和物品。及时洗手或使用手部消毒剂，不要用不干净的手触摸口、眼、鼻。倡导线上、线下结合的方式进行采购，鼓励线上采购、上门配送、无接触交易等便利服务。

　　4.问：为什么要搞好村内环境卫生？家里没有自来水怎么洗手？乡亲间如何互助？

　　答：村内环境卫生与健康密切相关。乱扔垃圾、乱倒污水、乱堆柴草、禽畜散养，不仅影响村容村貌，更为各种传染病的滋生和流行制造了条件，给村民的健康埋下隐患。应做好环境整治，生活垃圾分类投放，日产日清，垃圾、污水集中处理；保护好饮用水源，治理排污渠、臭水塘；家禽、家畜圈养，各家各户要做到庭院及周围环境干净整洁。

　　如果家里没有自来水或其他清洁流动水源，可请他人用水盆、水瓢、水壶等器具盛水，倒在手上形成流动水冲洗。

　　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乡亲。

　　5.问：婚丧嫁娶还要简办吗？走亲访友应注意什么？

　　答：婚丧嫁娶尽量简办，适当控制规模，避免大操大办。疫情比较严重时，要按照当地疫情防控的规定和要求，减少聚集性活动。

　　尽量不要举办大规模的家庭聚集性活动，减少亲朋聚餐聚会的规模、人数，缩短聚会时间。倡导电话、网络问候。

　　探亲访友时要做好个人防护，要佩戴口罩，注意手卫生，保持社交距离。