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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)

实现“双碳”目标，上海有何路径、捷径、机遇？******

　　中新网上海1月12日电(记者 范宇斌)如何统筹推进碳达峰碳中和？正在此间召开的2023年上海市两会上，各民主党派上海市委员会和上海市工商业联合会聚焦“双碳”目标，提交集体提案，积极建言，凝聚共识。

　　中国力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。

　　“产品碳足迹的精准量化是实现‘双碳’目标的前提，而工业产品的碳足迹量化是实现‘双碳’目标第一步，量化碳足迹作为减少碳排放的第一步，能够有效帮助辨识在产品全生命周期中主要的温室气体排放过程。”为此，中国民主建国会上海市委员会在集体提案中建议，应率先建立产品碳足迹可信的精准量化标准体系，打造“上海制造”“双碳”新名片。

　　中国民主建国会上海市委员会建议，可以着力接轨国际通行的标准和规范，率先建立基于可信的、精准量化的产品碳足迹标准体系；推动产品碳足迹精准量化示范试点，有序推广到不同行业；完善碳足迹相关产业政策，引导高质量可持续发展。

　　对于超大城市上海而言，实现“双碳”目标，有何路径可走？

　　“降污减排、协同增效是促进上海经济绿色转型的重要途径之一。”中国民主促进会上海市委员会在集体提案中指出，当前上海经济发展与环境保护的长期矛盾尚未根本缓解，面对经济复苏、空气质量达标、“双碳”目标实现等多重压力，后疫情时期的经济复苏将增大空气质量达标以及“双碳”目标实现的难度。

　　如何“破题”？中国民主促进会上海市委员会建议，可以制定多种污染物协同控制的管控机制，并分类区分不同行业，制定不同时间段的降碳减排目标，落实应对措施；建立长三角地区协同的降碳减排交易机制，在长三角区域同权、同价，严格统一规范初始配额的发放方法、规则及年度核查规则；应用智能化、网络化、数字化等当代技术，作出周密有序的部署，以发展非化石能源为视角，寻求淘汰陈旧产能的发展路径。

　　实现“双碳”目标是否有“捷径”？

　　九三学社上海市委员会在集体提案中建议，推动数字技术赋能绿色低碳转型，大力推进数字技术与绿色低碳融合发展，提高产业高端化、智能化、绿色化水平。

　　审视当下，各地在推动绿色低碳转型过程中，面临着数字技术赋能低碳转型缺乏具体方案、数字技术和减排技术支撑能力不足、产业生态和应用场景不完善、数据中心碳排放体量大和减排难等诸多问题。

　　对此，九三学社上海市委员会建议，加强顶层设计和应用示范，制定数字技术赋能低碳转型规划；加强科技支撑和人才保障，依托“科技创新行动计划”支撑前沿数字低碳关键核心技术攻关；推动行业节能减排发展，重点用能单位率先开展数字化绿色低碳转型，丰富数字技术的节能降碳应用场景；促进数字低碳技术多元应用，打造统一的碳排放监测网络，建立碳排放数字监测和服务平台；推动数据中心绿色低碳发展，推广分布式供能、数电联营等绿色运营模式，探索“海洋+数据中心+风电”综合开发。

　　实现“双碳”目标又催生哪些新机遇？

　　“抢抓绿色低碳新赛道、培育绿色发展新动能已成为上海构筑未来发展竞争优势的战略方向。”上海市工商业联合会在集体提案中建议，助推民营经济抢占绿色低碳新赛道，赋能上海高质量发展。

　　据上海市工商业联合会介绍，一些民营企业已开始实践，在清洁能源、节能环保等领域展现发展实力，并形成了一批创新成果。“下一步，建议整合各方资源，共建绿色低碳产业生态；积极主动作为，加强绿色低碳引导服务；拓展场景应用，推动绿色低碳实践探索。”

　　2023年上海市政府工作报告明确，上海市今年将积极稳妥推进碳达峰碳中和。实施煤电节能降碳改造，推进 LNG站线扩建、分布式光伏建设，规划建设深远海海上风电示范、外电入沪等重大项目，推动电动汽车充换电设施建设，加快构建新型电力系统。发展绿色园区、绿色工厂、绿色产品、绿色供应链，坚决遏制高耗能、高排放、低水平项目盲目发展，淘汰落后产能450项。推动海铁联运、江海联运等多式联运发展。实施超低能耗建筑项目200万平方米、公共建筑节能改造400万平方米。推进碳普惠制度建设，倡导绿色低碳生活方式。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）