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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)

在“健全全面从严治党体系”上下功夫******

　　作者：冯舟

　　习近平总书记在二十届中央纪委二次全会上强调，“进一步健全全面从严治党体系，使全面从严治党各项工作更好体现时代性、把握规律性、富于创造性”。新时代十年，我们党不断深化对自我革命规律的认识，不断推进党的建设理论创新、实践创新、制度创新，初步构建起全面从严治党体系。习近平总书记的这一重要论述，突出强调了健全全面从严治党体系在深化全面从严治党战略、把党的伟大自我革命进行到底中的重大作用，具有鲜明的政治意义。

　　马克思主义唯物辩证法告诉我们，要用普遍联系的、全面系统的、发展变化的观点观察事物，把握事物发展规律。对于我们这个成立100多年、执政70多年、拥有9600多万名党员、具有重大全球影响力的世界第一大执政党来说，在内有诸多大党独有难题需要破解，在外面临重大风险和严峻挑战，很多问题都是牵一发而动全身，只有“体系”层面聚焦用力，整体地而不是局部地、系统地而不是零碎地、持久地而不是短暂地、高标准地而不是一般化地推进全面从严治党，才能使我们党永葆先进性和纯洁性，引领中国特色社会主义巍巍巨轮劈波斩浪、一往无前。

　　全面从严治党体系是一个内涵丰富、功能完备、科学规范、运行高效的动态系统。它是国家治理体系的重要组成部分，自身也包含众多子系统，处于复杂的联系之中。在总体设计上，党的十九大提出新时代党的建设总要求，明确全面推进党的政治建设、思想建设、组织建设、作风建设、纪律建设，把制度建设贯穿其中，深入推进反腐败斗争的“5+2”任务布局，对党的建设框架体系进行重大改进和重塑，使之更加科学合理、运行有力。在体制机制上，健全总揽全局、协调各方的党的领导制度体系，建立党建工作责任制，形成党组织书记抓党建述职评议工作机制，有力推动管党治党责任落实到各个领域各个层级。在制度架构上，形成党章之下分为党的组织法规制度、党的领导法规制度、党的自身建设法规制度、党的监督保障法规制度的“1+4”党内法规制度体系，注重各方面法规协同耦合、衔接配套，强化制度执行力，发挥强大治理能力。在现实举措上，党的二十大提出坚持和加强党中央集中统一领导、坚持不懈用习近平新时代中国特色社会主义思想凝心铸魂等七大方面要求，既系统全面，又突出重点。同时，作为动态系统，全面从严治党体系是随着党的建设理论创新、实践创新、制度创新而不断发展完善的。

　　构建全面从严治党体系，重点是健全“体系”。“体系”包含多个层面，但基础是制度。因此，首先要坚持制度治党、依规治党，做到有规必依、执规必严、违规必究，依靠党章党规党纪严肃处置党内出现的各种问题，同时着眼事业需要、实践发展，及时进行制度立改废释工作，最大限度地把党内法规体系的管党治党效能释放出来。要做到“三个更加突出”，即更加突出党的各方面建设有机衔接、联动集成、协同协调，更加突出体制机制的健全完善和法规制度的科学有效，更加突出运用治理的理念、系统的观念、辩证的思维管党治党建设党，力求使管党治党的理念思维、体制机制、法规制度、具体措施等统一起来，上下贯通、内外协调、相互促进，发挥出更加强大的合力。坚持内容上全涵盖、对象上全覆盖、责任上全链条、制度上全贯通，把“全面”的要求落实好，确保无遗漏、没缺口、不脱节。

　　“知之愈明，则行之愈笃；行之愈笃，则知之益明。”全面从严治党体系健不健全，现实问题是试金石、也是磨刀石。要把党内存在的顽瘴痼疾当成一面镜子，反照全面从严治党体系的不足，有针对性地加以改进，推动其更加成熟、更加定型。（冯舟）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）