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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)

中国女足吹响集结号 主帅：今年三大比赛任务都很重******

　　为备战女足世界杯、杭州亚运会、巴黎奥预赛，中国女足于1月26日在位于广州番禺的广州足球俱乐部基地重新集结，从而成为农历兔年首支吹响集结号的国字号球队。主教练水庆霞为带队做好本期集训工作，并打好4场安排在西班牙进行的国际热身赛，累计征调了34名球员。其中包括王霜、唐佳丽两位在海外俱乐部效力的主力球员在内，共28名球员参加国内阶段的训练。由于各项大赛参赛人数均受到严格限定，教练组将结合训练与实战的情况，对现有阵容进行适度精简，这也意味着中国女足农历新年的备战工作将以激烈的内部竞争为开端。

　　虽重夺亚洲冠军

　　复兴之路仍漫漫

　　在刚刚过去的农历虎年中，中国女足无疑是各男、女国字号球队中，成绩最优秀的一支。在去年1月下旬至2月初印度进行的女足亚洲杯比赛中，中国女足一路过关斩将，最终在决赛中逆转取胜韩国队，从而时隔16年后重夺赛事冠军。从过去一年时间里的运行情况来看，中国女足在中国足协支持以及以名宿水庆霞为主帅的教练组指挥下，已经回归到正常的发展轨道上来，她们也重新唤起了广大国内球迷的希望。

　　不过，在飞速发展的当今国际女子足坛，没有哪支球队可以安逸地躺在功劳簿上。中国女足虽重夺亚洲杯桂冠，但夺冠除得益于全队上下辛勤付出外，亦存在运气的成分。比如中国女足在亚洲杯半决赛对阵日本队、决赛对阵韩国队时，取胜过程跌宕起伏，甚至一度陷入场面被动。此外，中国女足在当届赛事中未曾遭遇劲敌澳大利亚队，而作为亚足联各会员协会女足代表队中排名最高的朝鲜女足未能参赛。因此，对于中国女足重夺亚洲杯冠军，无论中国足协，还是水庆霞教练团队都保持着比较清醒的认识，中国女足欲实现复兴，长路漫漫。

　　保障人员配置充足

　　实力终是重要砝码

　　也正是眼见未来国际女子足球竞争形势渐趋严峻，中国女足于去年12月5日便在海口市开启了新周期备战的序幕。在上期集训于今年1月20日(农历虎年腊月二十九)结束后不到一周，球队便于1月26日(农历正月初五)在广州番禺吹响农历新年的第一声集结号。

　　考虑到中国女足在今年这个大赛年里将相继投入到女足世界杯、杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足亚洲区预选赛3项重大赛事，中国足协为球队提供了最大限度的支持。以服务保障人员配置为例，协会特邀连续在国字号男、女足球队工作20年左右的队医，现河北足球俱乐部队医张鹏担任本届中国女足主治医生，而另一位队医伊青，在此之前也多次为U23等国字号男、女球队提供医疗服务。此外，球队除正常配备教练团队成员外，还分别邀请到两名体能教练、3名专职科研与技战术分析人员。

　　当然，实力始终是球队大赛最重要的竞争砝码。按照中国足协公布的集训通知，累计有34名球员入选新一期中国女足集训阵容，其中包括王霜、唐佳丽两名在海外俱乐部效力的主力攻击手在内，共28名球员参加国内部分的集训。张琳艳等6名海外俱乐部球员则将于2月10日以后，也就是球队抵达西班牙后，赴当地与球队会合。

　　下月热身赛程紧密

　　球员之间竞争激烈

　　按照计划，中国女足抵达西班牙后，将分别于2月14日VS西班牙皇家贝蒂斯俱乐部女足、2月16日VS瑞典女足、2月19日VS西班牙维瓦尔竞技女足、2月22日VS爱尔兰女足。考虑到本次西班牙之旅热身场次相对较多，且赛程紧密，上述34名球员可能全部或绝大多数赴西班牙参赛。不过，与去年卡塔尔男足世界杯一样，本届女足世界杯各参赛队每支至多报名26名队员，而杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足预选赛各参赛队报名球员人数上限无论是否与往届保持一致，其具体人数都不会超过26人。因此中国女足接下来在辛勤备战同时，球员之间也会展开良性而激烈的竞争。

　　按照惯例，中国女足主帅水庆霞在全队集中日当天会向弟子们做“动员”讲话。她表示：“今年中国女足的三大比赛任务很重，我们的训练要求会比以往更加严格。教练组和队员之间相互信任，达成了统一的目标。我们将做好充足准备，全力以赴踢好每一场比赛。”

　　北京青年报 文/本报记者 肖赧 统筹/杜锐

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）