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)
冬奥赛道让北京冰雪运动“热”起来******
刚刚过去的这个周末，滑雪爱好者张先生和几个同伴来到北京延庆奥林匹克园区的雪场，他们乘坐缆车到达山顶，沿着“D2彩虹道”飞驰而下，极致的体验让张先生直呼：“这可是冬奥会的赛道！世界冠军就是在这儿角逐出来的！”
北京冬奥会、冬残奥会期间，在延庆奥林匹克园区的高山滑雪赛道“雪飞燕”，来自全世界的顶级滑雪运动员在这里驰骋竞技。如今，作为“冬奥遗产”的雪道经过改造已面向社会公众开放，对于高水平滑雪爱好者来说，来这座专业场地“打个卡”，成了今冬雪季最重要的活动安排之一。
结束了高强度的滑行体验，张先生和同伴们又一起沿着4公里长的“回村雪道”下山，穿林溯溪飞驰而过、越过长桥感受光影变幻……雪道两侧的丰富景致为这一趟“长途”旅程增色不少。
奥林匹克园区不仅向张先生这样的高水平爱好者提供冬奥赛场滑雪乐趣，也向初级入门爱好者们提供大众体验区来练习滑雪技能。入夜时分，星光点点伴着灯火璀璨，音乐声声入耳，不远处的山坡上是雪车雪橇场馆，北京冬奥会痕迹布满四周，“浪漫别致的滑雪体验让我们这些初级玩家立即爱上了滑雪运动。”一位在这里滑雪的大学生告诉记者。在这里，还有亲子戏雪乐园，孩子们可以乘坐雪地香蕉船、雪地坦克、雪地摩托，尽情地在雪地上撒欢儿，享受雪上运动的乐趣。
元旦小长假，延庆奥林匹克园区迎来了这个雪季的客流小高峰。随着北京市中小学生进入寒假，人流一直稳定上升。“近些天入园游客数量较上周末有了很大的提升。随着疫情形势逐渐好转，明显感觉到人气开始提起来了。”园区相关负责人告诉记者。
北京民众参与冰雪运动的热情，让我们看到2022北京冬奥会点燃的冰雪热潮在这个冬天延续。
除了延庆“雪飞燕”转身为民众参与冰雪运动的绝佳场地，曾为运动员提供赛前热身与训练服务的五棵松冰上运动中心、国家速滑馆“冰丝带”、国家游泳中心“冰立方”等冬奥场馆也面向公众开放。北京十几家滑雪场也都提质升级形成各自的鲜明特色。同时，雪场周边产业集群的形成以及雪场扩容也势必带动消费规模进一步提升……后冬奥时代，人们上冰上雪的热情被持续点燃，从雪场设施环境建设到周边消费产业配套，北京的冰雪经济产业已经渐成规模。
“抢球、射门！”明亮的灯光投射在光洁的冰面上，4名穿戴着全套装备的冰球小将，正脚踩冰鞋、手握球杆，在教练的呐喊声中快速滑行。孩子们你追我赶，反复练习着控球、传球等动作，冰球在球杆和场地边缘之间来回撞击，清脆的击打声在整个场馆中回荡……
在五棵松冰上运动中心，刚刚进入寒假的孩子们在家长的陪伴下来上冰球课。“我每周都期待着上冰球课。我的梦想就是成为冰球运动员，代表国家队参加冬奥会。”冰球课结束后，今年刚上二年级的轩轩轻轻一蹬冰鞋就顺势滑到了冰场边，一边卸下装备一边对记者说。
“五棵松冰上运动中心有两块标准冰球场地，北京冬奥会时曾为运动员提供赛前热身与训练服务。现在，这块场地面向公众开了冰球课，另一块场地则用于花滑课教学。”现场工作人员介绍，许多家长之所以来这里报课，就是看中了“冬奥同款”。
这个冬天，经常去北京周边雪场滑雪的雪友惊喜地发现，几乎所有的滑雪场都变得焕然一新。比起冬奥场馆顶级的配套设施和赛事级别的专业度，“小而精”成了不少以休闲娱乐为主题的滑雪场的共同追求。在密云区南山滑雪场的专业级雪道和地形“公园”、怀北国际滑雪场的高速缆车、军都山滑雪场的优质服务、八达岭滑雪场全教学“无鱼雷”的安全属性、西山滑雪场距离市区近的便利条件、云居滑雪场独家辐射广阔的城南地区……各具特色的滑雪场吸引着不同类型的人群，除了打造自身特色定向吸引目标客群，曾经一直采取粗放经营的许多滑雪场也在细节方面下起了功夫。
据了解，这个雪季，由冬奥会延续下来的热度，以及疫情防控政策的调整，使得北京各个雪场的参与者迎来鼎盛时期。
“我认为，至少在北京，滑雪文化已经成形，再加上冬奥会带来的冰雪热，又进一步催化了滑雪从小众运动项目转化成大众娱乐消费的进程。接下来要做的就是通过滑雪场的进一步开发扩容，拉动形成产业集群对周边地区经济发展形成辐射效应。”北京某滑雪场的负责人对冰雪运动的发展显得十分期待，“眼下已经到了最好的时机。”
(本报记者 王东)
