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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)

应急管理部发布2022年全国十大自然灾害******

　　中新网1月12日电据应急管理部网站消息，经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2022年全国重大自然灾害事件会商核定，全国十大自然灾害如下(按时间排序)：

　　一、1月8日青海门源6.9级地震

　　1月8日1时45分，青海海北州门源县发生6.9级地震，震源深度10千米。震中位于青海、甘肃两省交界处，此后又发生5.1级、5.2级强余震，地震共造成青海、甘肃、内蒙古、宁夏4省(区)17.1万人受灾，不同程度损坏房屋9.5万间，局地交通、市政等基础设施受损严重，直接经济损失32.5亿元。

　　二、2月中下旬南方低温雨雪冰冻灾害

　　2月中下旬，南方出现大范围低温雨雪冰冻灾害过程，持续时间长，暴雪落区偏南，降水(雪)强度大。持续低温雨雪冰冻对农业生产、交通、电力等造成一定影响。灾害造成福建、江西、湖南、广东、广西等9省(区、市)77个市447个县(市、区)609.2万人受灾，近8400人紧急转移安置；农作物受灾面积422.3千公顷；900余间房屋倒塌，近6500间不同程度损坏；直接经济损失78.9亿元。

　　三、6月上中旬珠江流域暴雨洪涝灾害

　　5月下旬至6月上中旬，我国华南地区遭遇1961年以来第2强的“龙舟水”过程。受其影响，珠江流域连续形成2次流域性较大洪水，北江出现1915年以来最大洪水，西江、北江、韩江先后发生7次编号洪水，局地发生严重城乡内涝和山洪地质灾害等。灾害造成广东、广西2省(区)648.9万人次受灾，因灾死亡失踪37人，紧急转移安置50.2万人次；倒塌房屋9200余间，不同程度损坏2.4万间；农作物受灾面积288.4千公顷；直接经济损失278.2亿元。

　　四、6月份闽赣湘三省暴雨洪涝灾害

　　6月份，福建、江西、湖南多地遭遇多轮强降雨过程，累计雨量大、降雨落区重叠、受灾范围广，多条河流发生超历史洪水，引发洪涝和次生地质灾害等，农业、水利、交通、供水、供电等基础设施受损严重。灾害造成福建、江西、湖南3省814.2万人次受灾，因灾死亡失踪29人，紧急转移安置62.9万人次；倒塌房屋9100余间，不同程度损坏5万余间；农作物受灾面积582千公顷；直接经济损失433亿元。

　　五、2022年第3号台风“暹芭”

　　2022年第3号台风“暹芭”于7月2日15时左右在广东电白沿海登陆(台风级，35米/秒)。登陆后穿过广东、广西、湖南3省(区)，其残余环流继续北上影响我国黄淮、东北等地。造成广东、广西、海南等省(区)39个市165个县(市、区)186.29万人受灾，紧急转移安置7万余人；倒塌房屋670余间，不同程度损坏近1400间；农作物受灾面积109.01千公顷；直接经济损失31.2亿元。

　　六、7月中旬四川暴雨洪涝灾害

　　7月11日至17日，四川省部分地区遭受多轮强降雨天气，部分地区降暴雨，局地大暴雨，并伴有雷电、阵性大风等强对流天气，引发山洪、泥石流等灾害。造成绵阳、阿坝、雅安等13市(州)76个县(市、区)27.9万人受灾，因灾死亡失踪36人，紧急转移安置1.4万人；倒塌房屋近400间，不同程度损坏近2200间；农作物受灾面积3.9千公顷；直接经济损失24.8亿元。

　　七、长江流域夏秋冬连旱

　　7月至11月上半月，长江流域降水异常偏少、极端高温天气持续，中旱以上日数为77天，较常年同期偏多54天，为有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱，极端高温干旱对相关地区农业生产、人畜饮水、电力供应、生态环境等造成严重影响。旱情峰值时，造成四川、重庆、湖北、湖南、江西等12省(区、市)3978万人受灾，701.4万人因旱需生活救助；农作物受灾面积4270千公顷；直接经济损失408.5亿元。

　　八、8月上旬辽宁暴雨洪涝灾害

　　7月底至8月上旬，辽宁省中西部、东南部等地出现暴雨到大暴雨，引发洪涝灾害，辽河干流持续超警，支流绕阳河堤防发生决口险情，农业、基础设施等损失较重。灾害造成锦州、阜新、盘锦等9市31个县(市、区)54.9万人受灾，紧急转移安置3.4万人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏8500余间；农作物受灾面积166.4千公顷；直接经济损失76亿元。

　　九、8月17日青海大通山洪灾害

　　8月17日22时许，受持续强降雨影响，青海省多地发生暴雨洪涝灾害，西宁市大通县青林乡、青山乡等地瞬时强降雨引发山洪，道路、桥梁、水利等基础设施受损严重。灾害共造成西宁、海北、海东、黄南、果洛5市(州)11个县(市、区)6.5万人受灾，因灾死亡失踪31人，紧急转移安置3300余人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏9000余间；农作物受灾面积5.3千公顷；直接经济损失6.9亿元。

　　十、9月5日四川泸定6.8级地震

　　9月5日12时52分，四川省甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震，震源深度16公里。地震造成四川省甘孜、雅安等6市(州)24个县(市、区)54.8万人受灾，因灾死亡失踪117人，紧急转移安置8万人；倒塌房屋1.2万间，不同程度损坏26.5万间；灾区居民住房及电力、通信、道路等基础设施损毁严重，直接经济损失154.8亿元。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）