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东西问丨短评：2023，如何“贞下起元”？******

　　中新社北京12月31日电题：2023，如何“贞下起元”？

　　中新社记者安英昭

　　行至岁末，久违的烟火气重回中国大地。回望2022，地球在动荡中运转，人类在负重下前进。365个日夜，历史见证了美丽与神奇，也目睹着危机与转机。《易经》有言，“元亨利贞”，昨日疫情的“至暗时刻”不应遗忘，冬去春来的明天值得期待。

　　2023，如何“贞下起元”？

　　一曰美美与共，推动文明交流互鉴。

图为2022年2月4日晚，第二十四届冬季奥林匹克运动会开幕式上的主火炬。中新社记者李骏摄

　　文明之美，无问东西。2022年堪称“体育大年”，年初的冬奥会让北京再次惊艳世界，年底的世界杯让世人重新认识了卡塔尔。令人难忘的是，谷爱凌实力圈粉的同时，羽生结弦在遗憾中退隐；球王贝利弥留之际，见证了梅西率队举起大力神杯。这些瞬间，正因全世界观众的共享而定格成经典，人类的共情在体育世界中历久弥新。

　　透过体育这扇窗，可洞见文明久久不息的火光。鸟巢上空“天下一家”(One World One Family)的焰火，诉说着中华文明的博爱与包容；海湾球场内“此刻即所有”(Now is All)的口号，抒发出阿拉伯文明对人类团结的呼吁。顾拜旦歌颂体育“在各民族间建立愉快的联系”“使全世界的青年学会相互尊重和学习”，在文明冲突论时有所闻的今天，“现代奥林匹克之父”的箴言仍具启示意义。

　　二曰求同存异，共同应对危机挑战。

图为当地时间2022年3月8日，乌克兰基辅郊区，当地民众撤离伊尔平时，穿过一条在废墟上临时搭建的道路。

　　止战之殇，呼唤和平。2022年的欧洲大陆，随乌克兰危机爆发而笼罩于阴霾之下。但北约东扩的脚步并未停顿，能源问题更雪上加霜。在全球化早已使各国“你打喷嚏我感冒”的今天，欧洲的凛冬已然波及世界。

　　人类共居小小寰球之上，战争危机、气候变化、粮食安全、难民问题等接踵而至，唯有抛开区分求共对，方能克难前行。世界总人口已逾80亿，为子孙后代计、为永续发展谋，人类文明才能在地球上创造下一个辉煌。

　　三曰团结合作，集中精力聚焦发展。

　　未来之路，携手前行。2022年的世界经济，在百年变局叠加世纪疫情的背景下疲态尽显。国际货币基金组织连续4次下调世界经济增速预期，除少数东南亚国家仍有上升外，世界上绝大部分经济体都出现较大幅度回落。

　　眼下，中国历经一千多个日夜后进入防疫新阶段。许多被迫按下“暂停键”的行业陆续回归，一些濒临破产的企业重拾希望，正如多家机构预测，2023年中国经济发展的底气更足、韧性更强、后劲更大。在以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的历史进程中，中国将为世界释放更多确定性，注入更多正能量。

　　过去三年，对于中国和世界都是异常艰难的。经此一“疫”，人们当更坚强。2023，愿人们在交流互鉴中，共享文明多样的芬芳；在求同存异中，共对地球面临的挑战；在团结合作中，共赴人类美好的未来。(完)

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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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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