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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)

侯毅：推动数字经济与实体农业融合发展具有多重意义******

　　中新网1月12日电 题：侯毅：推动数字经济与实体农业融合发展具有多重意义

　　中新财经记者 夏宾

　　当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型大势所趋，数字经济成为推动中国经济高质量发展的核心驱动力。

　　盒马CEO侯毅近日对中新财经表示，推动数字经济与实体农业融合发展，对完善农业产业链、提升产业链发展质量、推动乡村产业振兴，促进农村农民共同富裕，构建城乡融合发展的新格局具有重要意义。

　　在他看来，数字经济与实体经济融合，贯通产业链上下游，能构建优质高效的服务业新体系，并推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合。新零售通过产业互联网与消费互联网融合，全链路数字化运营，线上线下一体化商品与服务体系，实现对人民美好需求的快速响应，有利于深化供给侧结构性改革，实现高质量发展。

　　“中国农业产业容易受到农业自然因素、销售渠道单一、物流体系落后、品牌优势薄弱等多方面影响，而出现产量与质量的波动。我国许多特色农产品重要的经营主体是农户，因其“小而散”的特点长期游离于市场边缘，很难分享到农业产业链的增值红利。”侯毅提出，如何构建标准化、常态化、精细化的供应链体系与稳定的销售渠道，提高农产品附加值，是农业现代化亟须解决的问题。

　　他举例称，盒马探索出一种推动农业高质量发展的订单农业新模式——盒马村，这是运用数字技术打通农业上下游产业链，指导农业生产、加工、运输、销售等全链路以需定产，与盒马形成稳定的供应关系，发展数字农业的典型村庄。

　　数据显示，截至2022年10月，全国24个省市的140个盒马村年度农产品销售额达70亿元，带动4万余名农民就业，实现农民人均年增收超过25000元，促进农村土地流转10余万亩。

　　据侯毅介绍，在“十四五”期间还将在全国建设1000个“盒马村”，并在国内农业产地采购共计1000亿元的优质农产品，持续通过盒马村模式探索中国农业现代化高质量发展的创新实践。

　　在侯毅看来，数字经济为传统农业提供了新的销售通道，利用新技术、新模式推动农业产业数字化，打通从初级农产品到高品质商品之间的通道，可进一步延长农业产业链、提升价值链，从而给乡村振兴发展带来新的机遇。

　　同时，打造稳定的农业供应链不仅成为中国人端稳饭碗最重要的安全根基，还能够优化和稳定农产品的供给效率，降低物流成本，对加快建设现代化经济体系具有重大的现实意义。中国式农业现代化高质量发展的基石，离不开物流基础设施建设能力、商品中台建设能力、组织规划能力。

　　此外，他还提到，推动中国式农业现代化与现代服务业融合发展是调整农业产业结构的客观要求，也是实现农业现代化的必然选择。当前，农业数字化正越来越多地从消费端的“餐桌”走向更上游的生产端“土地”。通过产业互联网和消费互联网的深度融合，农业的多种功能不断被开发，农产品的价值链不断提升，消费者对美好生活的向往不断被满足，从而形成了需求牵引供给，新供给激发新需求的农业供给侧结构性改革新发展路径。

　　侯毅说，展望未来，面对全球价值链重构挑战，以新发展格局构建为引领，我们要增强供应链自主可控水平，保障供应链安全稳定，不断加强农业与科技融合，加快农业科技创新步伐，推进农业供给侧结构性改革，加快构建现代农业产业体系、生产体系、经营体系，提升农业劳动生产率，提高农业综合效益和竞争力，以中国式现代化全面推进中华民族的伟大复兴。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）