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)

“中国是一个充满机遇的市场”（见证·中国机遇）******

　　“中国市场是全球增长最快的市场之一，我们会继续扩大在中国的投资。”法国苏伊士集团（以下简称“苏伊士”）董事长兼首席执行官苏冰岚日前在接受本报记者采访时表示，作为最早进入中国水务市场的外资企业之一，苏伊士把来自全球的先进解决方案引入中国市场的同时，也把在中国发展的成功经验带到其他国家和地区。

　　苏伊士是世界领先的水务和固废资源管理服务企业。早在上世纪70年代中期，苏伊士的子公司得利满就在中国参与设计建造水厂和污水处理厂，并为中国城市居民提供水务服务，见证了中国在促进经济发展和生态环境保护协同共进方面取得的成就。“中国是一个充满机遇的市场。苏伊士在中国发展已近50年，业务领域逐渐由技术设施建设拓展至水务管理、固废管理、工业园区及智慧环境解决方案等。”苏冰岚介绍，如今，苏伊士在中国的员工超过6500人，建造了逾400座饮用水及污水处理厂，为超过2500万人提供水务和固废资源管理服务，为16个工业园区提供环境服务。

　　苏冰岚说，苏伊士在中国的发展历程，伴随着中国经济绿色转型、推动人与自然和谐共生的过程。目前，苏伊士与中国30多个主要城市的市政和工业客户合作。在上海，苏伊士为上海化学工业园区提供一体化环保方案，助力园区成为全球生态环保和循环经济的实践典范；在辽宁大连，苏伊士的污水解决方案减少了二氧化碳排放，帮助保护渤海的生态环境和生物多样性；在江苏常熟，苏伊士将建筑装修垃圾的资源化率提升到80%。

　　“苏伊士深刻感受到中国经济绿色转型的决心和努力，见证了中国经济增长模式的转变。”苏冰岚说，中国对环境监管采取高标准，例如，在饮用水水质检测方面，中国制定了106项指标。在污水排放标准方面，中国许多地方制定的化学需氧量限值比欧洲国家规定的限值低50%以上。“这些严格的规定对技术提出更高要求。中国一系列开放政策为我们带来极具吸引力的发展机遇。”

　　2022年，苏伊士在中国签订多个合同，包括江苏常熟为期30年的工业污水处理厂建设与运营服务项目、位于四川成都的污泥独立焚烧项目等，苏伊士在中国的首个海水淡化建设项目也将在山东落地。苏冰岚表示，根据苏伊士有关战略规划，集团的国际业务比重将由此前的25%上升至40%左右，中国在苏伊士未来业务中占据重要位置。“集团层面将未来营收增长目标定在4%—5%左右，可以确定的是，中国市场的增长目标将高于这个平均水平。”

　　苏冰岚说，苏伊士将继续加大在中国的投资，不仅是看重中国的市场规模，更是因为中国政府对环境保护的高度重视。中国正在加快改善生态环境质量，苏伊士有能力提供多样化的解决方案，为推动中国生态环境保护事业发展贡献力量。（田 泓）