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来源：永利彩票2023-08-31 17:48

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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)

吉林省市场监管厅开展烟花爆竹等重点工业产品质量安全专项整治******

　　为保障人民群众健康安全消费，营造欢乐、祥和、平安节日氛围，吉林省市场监管厅突出“四个加强”，在全省范围开展全覆盖拉网式排查，强化烟花爆竹、危化品等重点工业产品质量安全隐患排查整治，坚决防范和遏制产品质量安全事故的发生。

　　加强督导检查

　　由厅领导带队组成督导检查组，深入全省各地督促属地提高政治站位、严格落实监管责任，指导各地市场监管部门组织开展产品质量安全专项检查督查工作，确保安全整治工作横向到边、纵向到底，坚决消除盲点，不留死角、不打折扣落实监管责任。在督促辖区内相关企业切实落实安全生产主体责任基础上，指导企业深入自查，建立质量问题约谈和处理督导机制，压实属地监管和企业主体责任，严厉查处无出厂检验证明、偷工减料、质量低劣等重点问题。及时协调解决重点难点问题，对检查中发现的风险隐患逐一登记建档，强化整改落实。

　　加强源头监管

　　各级市场监管部门聚焦危险化学品企业，精准梳理排查所辖企业状况，采取“监管人员+技术专家”模式，全覆盖落实溶解乙炔、工业过氧化氢等10类质量安全风险较高的危险化学品获证企业现场监督检查。以持续保持获证条件为重点，重点检查关键原材料、生产过程、出厂检查等关键质量控制点是否到位，生产场所、生产设备、检验设备等是否符合相关规定要求，深入调查生产企业是否存在偷工减料等违法行为，严厉打击生产假冒伪劣产品及无证生产等违法行为。

　　加强质量抽查

　　全省部署开展烟花爆竹、成品油等产品专项监督抽查800批次，抽查区域覆盖全省各地，重点抽检城乡接合部和农村市场，对产品标识、火药量、燃烧性能、抗爆指数、硫含量等安全指标进行重点检测。对于发现的不合格产品，各地市场监管部门要严格依据《中华人民共和国产品质量法》《产品质量监督抽查管理暂行办法》，第一时间组织开展结果处理，加大执法力度，严防不合格产品流入市场。加强对非医用口罩、燃气用具、电动自行车等防疫用品和涉及民生安全用品的质量安全监管，严厉查处无 CCC认证证书、无出厂检验证明等违法问题。

　　加强隐患整改

　　各地市场监管部门认真梳理以往监管信息，以危化品、危化品车载常压罐体、电线电缆、建筑用钢筋、水泥等工业产品生产许可证获证企业为重点，针对近两年发现的质量管理存在的问题，组织开展“回头看”“反复查”工作。深化产品质量安全排查治理工作，督促企业严格履行《中华人民共和国产品质量法》规定的责任义务，自觉扛起消除风险的责任。采取有效措施打通企业整改、消除隐患“最后一公里”，防止已处置的风险隐患死灰复燃，实现防范增量风险、严控变量风险的目标。