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)

“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛在浙江乌镇举行******

加速推进数字基础设施融合创新发展

——“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛在浙江乌镇举行

　　随着全球新一轮科技革命的加速演进，和全社会数字化转型的加快推进，数字基础设施的发展对于经济社会的高质量发展日益重要。

　　10日，2022年世界互联网大会乌镇峰会“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛召开，中外嘉宾通过主旨演讲、尖峰对话、圆桌派等环节，畅谈数字基础设施的融合创新发展，从标准、技术、建设等多个角度提出建议，并分享各自的创新理念和实践。

“数字基础设施：互联互通与创新发展”论坛现场。光明网见习记者 刘昊摄

　　数字基础设施不仅包括新一代信息基础设施，还包括应用5G、千兆光网、人工智能等新技术赋能传统行业数字化转型的融合基础设施。

　　国际电信联盟（ITU）电信标准化部门第十七研究组顾问官杨晓雅说，人类社会正加速向数字化转型，作为数字经济的底座，数字基础设施的重要性已经成为广泛共识，基于标准规范的互联互通和不断创新的技术迭代是数字基础设施发展的必然要求。

　　随着社会对算力需求的快速激增，算网协同有力支撑着企业上云、用数、汇智。

　　在中国工程院院士邬贺铨看来，目前云网融合的现状并不理想，因为云跟网是独立建设，其本身的标准、技术不一样，运营主体不同。

　　邬贺铨谈到，云网和算网融合促进产业链互利共赢，在加速推进云网和算网融合上，不仅要充分发挥IPv6抓手作用，推进云网和算网融合的标准化及开发工作，还需要开展管理体制与商业模式研究。

　　作为数字基础设施建设运营服务商，中国电信副总经理李峻说，融合是数字基础设施发展的必然趋势，中国电信将以融合为出发点，持续夯实云网融合数字基础设施底座，构筑协同、赋能的新发展格局。

　　据了解，中国铁塔成立八年来深入贯彻落实网络强国、数字中国战略，持续深化行业共享和协同发展。

　　中国铁塔副总经理刘国锋介绍，5G商用以来，中国铁塔累计承建5G基站160万个，其中97%以上通过共享存量资源实现。

　　发展数字基础设施，标准化至关重要。对此，中国通信标准化协会理事长闻库说，只有建立标准才能够实现基础设施互联互通，实现不同领域的上下连接。

　　当前，全球疫情反复延宕，经济形势不容乐观。“但在这样的情况下，5G的发展脚步没有停下来，其中贡献最大的是中国运营商。”全球移动通信系统协会（GSMA）大中华区总裁斯寒说，GSMA通过促进技术的发展和互联互通，来推动整个数字社会和数字经济的发展。

　　为推进数字基础设施发展，迎接数智未来，各方在积极探索。其中，中兴通讯高级副总裁、政企业务总裁朱永涛建议，在基础设施方面，要重点探索在智慧城市、交通、金融以及一些垂直行业的数字化发展新路径。

　　思科从1994年进入到中国，已经服务中国30多年。“面向未来，思科希望自己的创新技术和解决方案，能为中国的现代化发展作贡献。”思科大中华区首席架构师蒋星介绍，思科希望通过对数据的可视性，和基于人工智能的数据分析，给客户一个自动化响应，从而提升客户从通信到应用、从云到端的体验。（光明网记者 孙满桃）