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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)

浙江今年粮食作物总产量124.2亿斤 多措并举守住粮食安全******

　　浙江某地农田。　浙江省农业农村厅供图

　　中新网杭州12月28日电 (钱晨菲)“今年晚稻生长季，整整四十多天没下雨真令人着急。好在政府给我们安排了技术指导、保险理赔、水利灌溉等多个专家服务组下乡指导。今年我承包的6000亩粮田，可生产稻谷330万公斤左右。”浙江省嘉兴市秀洲区新塍镇万民村种粮大户黄金林说。据了解，截至目前，秀洲区已有13万亩晚稻颗粒归仓。

　　如何牢牢稳住粮食安全这块“压舱石”？浙江交出了答卷。日前，国家统计局浙江调查总队发布统计数据显示：2022年，浙江粮食总播种面积1530.7万亩，比去年增长超20万亩；亩均产量405.7公斤，较去年略有下降；粮食作物总产量124.2亿斤，与去年持平。

　　“持平”，看似平淡，实则来之不易。

　　回望2022年，疫情多点散发，夏秋季出现持续高温干旱天气……“面对多重困难和挑战，浙江粮食生产交出了较好的答卷。”浙江省农业农村厅种植业处有关负责人表示，该省通过“用增量补损失”，持续深入推进“非粮化”整治，挖掘粮食扩种空间，大力推广高产优质品种和绿色增产增效种植技术，扩面积、增产量、提品质、保效益、育动能，守住粮食安全。

　　124.2亿斤，这是“抢”回来的收成，更是一份沉甸甸的答卷。

　　今年以来，浙江全省各地全面落实粮食安全党政同责，多措并举提高粮食综合产能，一季接着一季、一个田块接着一个田块抓动员、抓部署、抓落实。今年7至8月，持续炎热天气“暴击”浙江，直接影响单季晚稻幼穗分化和连作晚稻秧苗生长。面对高温干旱，该省各级农业农村部门联合应急、气象等部门，及时开展旱情调查和人工降雨作业，同时印发多个抗高温干旱技术指导意见，组织农技专家上门“问诊”，查苗情、查墒情，精准“把脉”、广辟水源、缓解旱情。该省累计派出服务组5242人次，服务主体5682家次。

　　耕地是粮食生产的“命根子”。今年以来，浙江坚决稳妥有力推进粮食生产功能区整治优化。截至12月16日，该省完成粮食生产功能区整治优化223.5万亩，已基本完成整治优化任务。同时加强粮食生产功能区整治优化后地块的适粮化改造，推进沟、路、渠等基础设施改造提升。如今，一批批路相通、渠相连、旱能灌、涝能排的优质高产农田在“浙”里建成。

　　答卷背后，是“真金白银”的投入。今年，浙江省财政对50亩以上粮油规模种植主体每亩补助120元；对订单收购小麦、早稻、晚稻每百斤分别奖励30元、30元和20元，其中早稻订单收购实现全覆盖。各地更是在浙江省级政策“礼包”基础上，纷纷“加码”。如杭州市本级安排种粮直补资金3600万元，比上年增加966万元，种粮大户平均直补达每亩381元；绍兴市越城区给予早稻机械插秧每亩补贴60元，配方肥补助从每吨300元提高到500元……

　　浙江某地农田。　浙江省农业农村厅供图

　　“在持续抓好既有政策落实的基础上，我省又突破创新三项政策。”浙江省农业农村厅有关处室负责人介绍，该省启动实施了省级规模种粮动态补贴，根据种粮成本监测，确定今年省级规模种粮动态补贴为每亩22元；稻谷最低收购价在国家基础上每百斤增加4元，是稻谷最低收购价最高的省份之一；实行全省域水稻完全成本保险，保障程度从最高每亩1000元提高到1400元。

　　答卷背后，更是强有力的“智慧”支撑。记者从浙江省农技推广中心了解到，今年以来，该省层层组织开展粮食绿色高产创建，建设部级粮食绿色高质高效行动示范县9个，省级粮食绿色高产高效示范片(攻关方)383个，推广稻田综合种养技术模式60多万亩，亩均增收2000元以上。同时，大力推广水稻叠盘出苗育秧等高产高效技术，提高新品种、新技术、新模式集成应用效果。

　　良种良法配套，农机农艺融合。目前，浙江农机装备总量持续增加，农机作业水平快速提高，越来越多“科技味”在田垄间体现。浙江省畜牧农机发展中心相关负责人介绍，浙江今年累计投入联合收割机和插秧机3.1万台套，累计已机收水稻近990.5万亩，收获机械化率达96%；建立农机应急作业服务队167支，为疫情管控地区作业服务2.6万亩。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）