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)
动车“体检师”精心守护广深港高铁列车安全******
中新社广州1月14日电 题：动车“体检师”精心守护广深港高铁列车安全
中新社记者 郭军
凌晨时分，在南方潮湿的空气中，一列“复兴号”列车缓缓驶入广州南动车运用所一二级检修库，这里专门针对动车组列车进行检查、测试、维修和养护等作业。广深港高铁福田至香港西九龙段即将恢复运营之际，记者深夜探访了这个中国华南地区最大的动车检修所。
图为1月12日晚，广东省广州市，广州南动车运用所工作人员检修广深港高铁“复兴号”列车。 中新社记者 陈骥旻 摄据介绍，广铁集团广州动车段组织动车“体检师”，为即将担当广深港高铁交路的动车组列车开展深度检查和养护，认真做好动车组性能调试、消毒等工作，为广深港高铁福田至香港西九龙段正式恢复运营做足了准备。
走进检修库，一列“复兴号”列车停在轨道上，几名工作人员正在列车两侧和车顶上进行检修作业，偌大的检修库内略显安静，偶尔听见受电弓断电时发出的噼啪声。
图为1月12日晚，广东省广州市，一列广深港高铁“复兴号”列车停靠在广州南动车运用所一二级检修库内等待检修。 中新社记者 陈骥旻 摄“这一列广深港高铁‘复兴号’列车今晚将接受一级检修，四名工作人员要花上两个半小时来完成这项工作。”广州动车段广州南动车运用所助理工程师周帅介绍说，重点是做好列车走行部、内部服务设施、车顶的检修。
不仅是细致入微，还要面面俱到。轨道之下，长长的地沟也要走一遍，工作人员手里的手电筒既有照明的作用，同时还有摄像头在上面，检查到的每一处也会有影像记录下来。
每一处检查，既靠眼力，也有科技加持。车组轮对、牵引电机、齿轮箱等部件都是检查的重点，一旦发现故障，工作人员就会及时向上级汇报，然后再由专门的工作人员过来维修。
图为1月12日晚，广东省广州市，广州南动车运用所工作人员在广深港高铁“复兴号”列车内开展检修工作。 中新社记者 陈骥旻 摄“整个转向架最重要的东西是轮对，主要检查它的踏面，看上面有没有割伤、烙伤等伤痕。”正在进行检修作业的工作人员罗前说。他又指向车体下一个类似充气轮胎的部件说道：“这是空气弹簧，属于车体与转向架之间的连接，我们检查主要是确保它没有裂纹和鼓泡，它的作用主要是调整车体的左右平衡。”
列车断电之后，记者随工作人员来到列车顶部。这里重点检查受电弓、避雷器等高压设备。
据介绍，按照检修作业标准，“复兴号”列车每行驶8000公里，便要接受一次一级检修。除了检修以外，为了即将到来的广深港高铁福田至香港西九龙段逐步恢复运营，广州南动车运用所也已经提前开展相关的试运行工作。
为了确保广深港高铁再次开行，广州动车段一共组织了6列标准组“复兴号”列车。“我们从8号就安排机械师随车开展试运行工作，持续开展了五天，每天都是保证车组正常地按照后续开行的交路行驶，空车不载客。我们能够、也有信心，在广深港再次开通时承担确保车组运行的任务。”周帅说道。
据介绍，广州动车段还专门挑选了24位素质高、形象好、业务高的随车机械师参与车组值乘作业，同时专门对他们进行了外事和应急培训，以确保车组在线上运行安全。(完)
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