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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)

科学精准有序迎春运******

　　【财经论语】

　　作者：甘家华（交通运输部规划研究院高级工程师）

　　春运被称为“人类规模最大的周期性迁徙”，关系亿万人民群众切身利益，关乎社会安定和谐。2023年春运是疫情防控进入新阶段后的第一个春运，是近年来情况最复杂、困难挑战最大的一次春运，科学精准、有力有序做好春运工作意义重大。

　　从客流规模看，2023年春运客流从低位运行快速反弹，客流总量大幅增长，预计客运总量将达20.95亿人次，较2022年同期增长99.5%，恢复到2019年同期的70.3%。目前，春运首日客流已达3473.6万人次，开始快速增长。从出行结构看，铁路客流占比预计为18%左右，其中长距离出行将明显增多；道路客运继续承担大量中短途出行任务，占比约80%。受居民消费升级、春节假期高速公路小客车免费等影响，自驾车等个性化出行比例将持续高涨，预计高速公路小客车日均流量约2620万辆。从客流构成看，群众累积的回乡过年需求集中释放，预计探亲流约占春运总客流55%，务工流约占24%，旅游流和商旅出行分别约占10%，目前热门旅游城市已出现预订高峰；多数高校春运前已放假，对客流总体影响较小。从时空分布看，节前以特大城市、省会城市向周边城市及主要劳务输出省市迁徙为主，节后则反向流动，长三角、珠三角和成渝等城市群人员流动较为密集。1月27日（正月初六）、2月6日（正月十六）前后将迎来客流高峰。

　　2023年春运将面临客流量高位运行、货运需求大幅增长、从业人员感染风险高、安全生产事故易发多发相互交织的形势和特点。一是春运客流大幅反弹。交通运输组织从低负荷状态迅速攀升到满负荷状态，将对交通运输运行管理、企业运营组织、服务保障能力水平等带来较大挑战。二是货运需求大幅增长。面对疫情“迎峰转段”新挑战，各地特别是农村地区对医疗物资需求加大，叠加今冬明春能源、粮食等重点物资，果蔬、肉禽等生活物资保障需求，干线运输、末端配送任务艰巨。三是疫情高峰与客流高峰交织，一线从业人员感染风险增加，实现客运枢纽不关停、线路服务不中断、物资运输不断链，保障行业持续稳定运行压力较大。四是交通运输安全生产隐患增多。2020年以来，受疫情反复冲击，客运场站、运输工具、从业人员长时间处于低负荷运行状态，加之春运期间易出现低温、寒潮、雨雪、冰冻等天气，交通运输安全生产面临传统风险与疫情衍生风险叠加的压力。

　　做好2023年综合运输春运工作，一是提高运输服务能力，确保旅客顺畅出行。运力调配方面，针对客流大幅增长重点线路和枢纽，提前科学安排班次计划，加大运力投放，做好运力储备。运输组织方面，加强不同运输方式之间、干线运输与城市交通间的客流、班次、时刻等衔接，避免发生旅客滞留。路网保畅方面，加强路网运行动态监测和信息发布，引导公众错峰避峰出行，提升异常情况处置能力，避免造成车辆拥堵。服务质量方面，积极关爱帮扶老幼病残孕等重点旅客，推广刷脸进站、扫码乘车等服务，提高进站和换乘效率，全力提升旅客出行体验，打造“暖心春运”。

　　二是强化物流保通保畅，确保重点物资运输。充分发挥物流保通保畅工作机制作用，保障交通“大动脉”和物流“微循环”畅通。医疗物资运输方面，加强供需对接保障，近期重点引导配送资源向农村下沉。末端配送民生保障方面，引导企业充实一线力量，保障上岗率，近期已有10余家骨干快递企业发布“春节无休服务”。重点物资保障方面，稳定煤炭铁路大通道运输，畅通11条公路运输主通道，落实北方四港优先安排电煤、LNG运输作业。

　　三是加强疫情防控处置，确保旅客放心出行。做好从业人员防护，保障一线人员防疫物资供应，落实《2023年春运期间防范和应对交通物流从业人员大面积感染新冠病毒工作指南》。提高突发疫情应急处置能力，建立从业人员轮岗备岗和跨区域调配等制度预案，确保突发情况下人员有序轮换、运力统筹调配。加强乘客个人健康宣传引导，旅行途中自觉戴口罩，主动不带病乘坐公共交通工具，最大限度避免疫情传播。

　　四是扎实落实安全生产，确保旅客安心出行。安全是底线、红线，更是生命线，要持续加强重点领域隐患排查治理。对所有投入春运的设施设备全面开展检查维护，坚决杜绝运输工具和设施带“病”运行，对所有投入春运的驾驶员开展安全培训，避免松劲懈怠、技能生疏等带来的风险。防范应对极端恶劣天气。建立气象快速通报和联动响应机制，完善应急预案，做好道路铲冰除雪、抢通保通、车辆分流引导，最大限度减轻可能诱发的次生灾害。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 15版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）