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来源:彩神技巧2023-12-12 17:48

  

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)

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中央农村工作会议系列解读③牢固树立大食物观  夯实农业强国建设基础******

  作者:孙致陆 中国农业科学院农业经济与发展研究所

  近日,习近平总书记在2022年中央农村工作会议上强调,“保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事”,“要树立大食物观,构建多元化食物供给体系,多途径开发食物来源”。这是恰逢其时、意义深远、安澜大局的谋划。大食物观,反映了我国粮食和重要农产品供给能力提升的现实,为加快建设有中国特色的农业强国开辟了新的战略路径。

  从“粮食”到“食物”再到“大食物观”的转变,既立足于新时期国家粮食安全战略,也是与时俱进的理念创新。一方面,树立大食物观,是保障粮食安全的题中应有之义。要向森林要食物,向草原要食物,向江河湖海要食物,向设施农业要食物,向植物动物微生物要热量、要蛋白,构建可持续、多元化的食物供给体系,把中国人的饭碗牢牢端在自己手中。另一方面,树立大食物观,要从更好满足人民群众美好生活需要出发,掌握人民群众食物消费结构变化趋势,在确保粮食供给的同时,保障肉类、蔬菜、水果、水产品等各类食物稳定安全供给,让食物品类更加丰富、结构更加优化、品质更有保障,牢牢守住人民群众“舌尖上的幸福”。

  我国有14多亿人口,每天要消耗70万吨粮食、10万吨食用油、192万吨蔬菜和23万吨肉,粮食和重要农产品稳定安全供给是“国之大者”。2022年我国粮食总产量为13730.6亿斤,已连续8年保持在1.3万亿斤以上,续写了用世界9%的耕地和6%的淡水养活世界近20%人口的奇迹。但也应该看到,在内部,今后我国粮食和重要农产品继续稳产增产面临的资源、环境、科技等方面的约束会越来越大,并且近年来,较高的生产成本、较高的食物损失与浪费率、不合理的居民饮食结构等因素导致我国粮食和部分重要农产品进口量呈持续增长态势;在外部,当今世界正处于百年变局与世纪疫情交汇之际,国际经贸摩擦频发、全球产业链供应链价值链加速重构、地缘政治冲突与阵营对抗加剧和新冠疫情持续,导致全球农产品市场面临的不稳定性和不确定性明显增强,极大地增加了我国粮食安全面临的外部风险和压力,对我国食物供需平衡也带来了前所未有的冲击和挑战。

  面对复杂多变的国内外严峻形势,如何稳定安全地满足人民群众日益多元化、健康化、个性化的食物消费需求?这需要在生产端、消费端、流通端和贸易端同时发力,推动大食物观落地、落实、落细、落好,夯实农业强国建设基础。

  在生产端,要在保护好生态环境的前提下,抓住耕地和种子两个要害,从耕地资源向整个国土资源拓展,宜粮则粮、宜经则经、宜牧则牧、宜渔则渔、宜林则林、宜果则果、宜菜则菜,依靠科技和改革的双轮驱动,形成同市场需求相适应、同资源环境承载力相匹配的现代农业生产结构和区域布局,持续增强“多元、营养、健康”食物的国内供给能力。

  在消费端,要加强膳食营养与健康知识的宣传和教育,强化全社会“大食物观”共识,培养居民尽快形成科学健康、杜绝浪费的良好饮食习惯,优化膳食结构,平衡膳食营养摄入,推动居民饮食结构尽快由“吃得饱”“吃得好”向“吃得营养”“吃得健康”转型。

  在流通端,要以“大粮食”“大产业”“大市场”“大流通”为理念,以建设农产品全国统一大市场和大流通体系为抓手,从顺应生产端和消费端的供需结构变化出发,全面发力打通食物供应链的各个环节,提高流通效率,降低流通成本,确保多元化食物产得了、运得出、供得上、供得优。

  在贸易端,要依靠制度型开放推进更高水平的农业对外开放,消除和防范国内国际农产品市场双循环面临的障碍和风险,推动“一带一路”农业国际合作高质量发展,增强粮食和重要农产品全球供应链的韧性,加快构建充分利用国内国际两个市场、两种资源的食物稳定安全供给大格局。

  “食为政首,粮安天下”。牢固树立大食物观,提高粮食和重要农产品稳定安全供给能力,是建设农业强国的安全底线和重要物质基础,必须立足现实国情,做好顶层设计,加强资源要素有效配置,以推动尽快实现建设有中国特色的农业强国的宏伟目标。

  (本文为国家自然科学基金国际合作与交流项目(项目编号:71961147001)的阶段性成果)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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