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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)

【新时代新征程新伟业】宜宾学院：融入区域发展提升应用人才“含金量”******

　　中新网宜宾12月23日电 (单鹏杨予頔吴平华)坐落在四川省宜宾市三江新区的欧阳明高院士工作站，是宜宾动力电池产业创新发展的“心脏”。在这里，吴世雄与科研人员一道，对新研发的电池产品进行电性能测试。半年前，吴世雄从宜宾学院毕业，如今他已是欧阳明高院士工作站电池检测部热分析员。

宜宾学院举行毕业生就业双选会。　宜宾学院供图

　　“2018年刚进入大学时，我对自己的就业规划比较迷茫。学校积极为我们开展就业指导，提供就业培训。经过这些活动，我慢慢找到发展方向。”据吴世雄介绍，2021年他与另外7位同学参加了宜宾学院和欧阳明高院士工作站开展的一项产教融合活动，后来获得到清华大学进行为期半年培训的机会，系统学习了动力电池生产、检测、使用、回收等环节的实验操作，“新能源是当下比较火的就业方向，未来我会踏实地学习动力电池方面的知识，不断完善专业技能。”吴世雄说。

　　新冠肺炎疫情发生以来，高校毕业生就业面临严峻复杂的形势，“稳就业”“保就业”任务艰巨。宜宾学院把毕业生就业工作摆在突出位置，着力打造场景化就业创业指导服务体系，努力促进毕业生更加充分更高质量就业。截至今年8月31日，宜宾学院毕业生去向落实率达到93.02%，重点群体毕业生去向落实率达96.67%。

　　作为一所应用型综合大学，宜宾学院多年来为宜宾各领域发展输送大量人才。“宜宾学院每年毕业生中约20%留在宜宾本地就业，这一比例对地级城市高校而言是比较高的。”宜宾学院就业指导中心主任夏高发说，近年来，随着宜宾产业结构调整，新能源、智能终端等新兴产业快速崛起，宜宾学院主动适应产业变革，“我们通过产教深度融合，包括校地合作，校企合作，共建实验室、科研平台、产教融合基地等方式，让学生更多地参与地方产业发展，通过见习、实习了解企业的人才需求。地方产业结构调整也一定程度上促进了宜宾学院的学科专业调整。”

　　据夏高发介绍，为提高就业质量，宜宾学院重点加强就业课程、产教融合、科研平台、赛事活动、招聘宣讲“五个阵地”建设。譬如，在就业课程方面，学校面向所有大一学生开设生涯规划课，利用生涯规划工具观察其职业倾向，并通过“嘉年华”等活动鼓励学生开展职业生涯规划。同时邀请用人单位人力资源负责人入校开展讲座，结合专业讲解行业现状和人才需求，让学生在低年级就产生对就业的认知，有针对性地制定规划、提高技能。

　　此外，宜宾学院还根据学生的情况、需求等条件，精准设立帮扶台账，对接当地相关部门协同做好毕业生就业创业工作。自今年9月以来，宜宾学院全面启动了2023届毕业生就业创业服务工作，并持续开展访企拓岗活动，举办线上线下招聘会近300场次，还会同属地政府开展就业师资培训和毕业生就业能力培训。

　　宜宾学院2023届应届毕业生黄小莉一年前就在学校就业指导中心的帮助下创立了自己的创业咨询公司，主要针对校内项目团队提供项目咨询、专家指导、技术服务等服务。如今，黄小莉公司的营业流水已达20万元，她也是校内的创新创业带头人。“我参加了学校组织的SYB创业培训，这项培训拉近了我和创业之间的距离，让我有信心、有胆量去尝试挑战自己。我在大三的时候就成立了属于自己的第一家公司。”黄小莉说。

　　宜宾学院党委书记蔡乐才表示，宜宾学院深化产教融合，紧密对接区域经济社会发展需求，从培养方案设计、教学组织优化、培养过程管理、培养结果评价等方面进行系统性改革，有针对性地培养创新型应用人才。通过构建“学校-学部(院)-专业-课程”“四位一体”创新素质培养课程体系，实行课程应用性、创新性改造，突出学生创新意识、创新思维、创新精神和一定创新能力培养。同时建设“多元协同”应用实践能力培养体系，实行一二课堂联动，实施“平台+导师+团队+项目+训练+活动+竞赛”协同培养应用实践能力，推动培养学生应用实践能力和团队合作能力。

　　蔡乐才指出，下一步宜宾学院将加强本科专业“集群化”建设，继续深化校地(企)合作，实施“核心+”专业群建设，进一步提升专业对接产业能力；推进质量监控“标准化”，基于“应用型”办学定位，完善内部“质量标准”，建立“特色办学质量标准”。(完)