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)

“升维思考”数字科技发展 大变局中谋求战略主动******

　　当今世界，人类社会正经历自工业革命后最重要的一场变革，数字技术是这场“大变局”的核心动力。作为一种新型生产要素，数据深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。数字化转型已经不仅仅是一个技术问题，更是一个战略问题，准确把握其发展趋势，才能谋求战略主动、赢得未来先机。

　　谈到“升维”，人们很容易联想到科幻小说《三体》中“升维思考，降维打击”的方法论。在商业变革中，“升维思考”就是数字化转型、“数实融合”的过程。自2020年起，腾讯联动百位内部科学家、技术专家和外部院士专家，连续3年发布《数字科技前沿应用趋势》报告观察。

　　继2021年的“变量”、2022年的“融合”之后，2023年数字科技的发展呈现出明显的“升维”特征。今年的报告以“升维”为题，从IT重塑、未来网络、数实交互和智能世界四个维度，从数字科技的科研突破、重大事件和创新应用等方面，对高性能计算、泛在操作系统、云计算、数字人、时空人工智能、能源互联网、Web3、机器人、数字办公、产业安全共10个热点方向进行了深入分析，对2023年的主要数字科技创新趋势做出前瞻性判断，为洞察数字经济、践行以数强实提供了“升维思考”的参考。

　　数字科技重构国家竞争新优势

　　党的二十大报告指出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”。放眼全世界，全球科技竞争趋于白热化，数字经济改变了全球竞争的格局，一部分国家和地区积极发展数字经济，抢占了发展先机，逐渐形成本国或本地区的竞争新优势，而有的国家和地区则处于不进则退的尴尬境地，数字经济环境脆弱，形成明显的对外依赖。

　　我们常讲，国与国之间的竞争归根结底是综合国力的竞争，在数字化浪潮的背景下，“综合国力”的概念也在嬗变。随着数字技术的持续发展，数据正在成为一种全新的国家实力要素，数字技术竞争已经成为大国关系调整的核心动力之一。

　　根据中国信息通信研究院的测算，2020年全球数字经济同比名义增长3.0%，当年全球经济负增长3.3%（世界银行数据），数字经济成为拉动全球经济增长，推动经济复苏的主要动力。

　　中国金融四十人论坛学术顾问、复旦大学特聘教授黄奇帆曾断言，“未来的数字经济时代，国家与国家的核心竞争力就是算力，是千真万确的概念。”有观点认为，当前全球经济形成了传统经济和数字经济构成的“新二元经济”，数字经济和传统产业的并行，成为现代世界的基本特征。

　　中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告推荐语中表示，数字化转型是一次根本性的变革，它带来的是一次范式变革，信息技术正从助力社会经济发展的辅助工具，转变为引领社会经济发展的核心引擎。

　　从中共中央、国务院公布的“数据二十条”意见中，我们也能深切感受到国家对于数据的重视。引言中明确指出，意见出台的重要目的在于激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。

　　农业经济时代，土地和粮食是人类赖以生存的基础，工业经济时代，石油是国家经济的“血液”，而在数字经济时代，数据作为“新型石油资源”的价值逐渐凸显，类似石油的“采－运－炼－储－用”是工业经济的核心命脉一样，数据的“采－存－算－管－用”就是数字经济的核心命脉。

　　在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中，无论是高性能计算、泛在操作系统，还是不断演进的云计算、时空人工智能、Web3，以及充满未来色彩的机器人、数字人、自动驾驶，都在重构我们的ICT基础设施，组成了报告中展示的一幅“科技星图”。

　　在“科技星图”之下，AI大模型、AIGC、自动驾驶、蛋白质结构预测等人工智能应用大量涌现，数字办公、知识共创、远程交互风起云涌，人与人之间的沟通从“在线”向“在场”转变，协同的边界正在逐渐被打破。复杂场景下，“人机物”的深度融合、全面加速，算力不仅成为人类智慧的核心，更是国家核心竞争力的体现。

　　数实融合夯实高质量发展底座

　　党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已经不是一道“选择题”，而是一堂“必修课”。“数据二十条”意见中也提到，促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济是一条“主线”。

　　作为一种全新定义的生产要素，有异于土地、矿产、森林、石油、人力等，在某种意义上，数据是无形的，看不见摸不着。但是，“无形”的数据却能带来“有形”的、实实在在的生产力，而数据只有流动起来，才会产生更多的可能性、更大的生产力。

　　数字化是护航实体产业“穿越风浪”的重要助手。对于企业来说，如何充分挖掘数据富矿，释放数据生产力，是数字化转型过程中的重要课题，也是“数实融合”的核心要义。

　　在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中，腾讯集团高级执行副总裁、腾讯云与智慧产业事业群总裁汤道生提出，数实融合的大潮正在席卷各行各业，数字科技的加速发展，不仅让“联”更加泛在，也让“真”更为身临其境。

　　在他看来，“全真”要服务真实的场景，解决实际的问题，在城市、能源、制造、交通、教育、文旅、金融、零售等千行百业发挥更大的价值。全真互联既是技术驱动的必然方向，也是社会产业升级的关键推手。

　　腾讯集团高级执行副总裁、腾讯技术工程事业群总裁卢山也表示，科技更需要价值视角，科技创新的根本目的，是要给用户带来实实在在的价值，科技向善正在成为全社会的共识。

　　比如，报告中提出，柔性材料的革新将推动机器人仿生精进，依靠光学、电容、电磁等传感技术，机器人触觉传感器进展显著，而芯片、算法到开源生态的进一步突破，将推动机器人从触觉感知向触觉智能进化。在此背景下，远程医疗、可穿戴设备等场景未来3-5年内将有产品级应用问世。后疫情时代，健康产业站在新的起点上，相信相关数字科技将为医疗健康产业带来巨大变革。

　　实体经济面临的所有问题，都可以在数字科技中寻找答案，这也是一种“升维思考”。正如中国工程院院士、中科院大连化学物理研究所所长刘中民所说，未来具有不确定性，创新离不开对科技趋势的理性判断。以发展的眼光和广阔的视野，从更高的维度思考当前遇到的问题，找准发力点，才能更好地集中力量攻坚克难，化解人类生存发展面临的系列挑战。

　　在数字经济的语境下，“升维思考”就是通过“数实融合”推动实体经济从竞争力下降、过剩严重的传统模式向数字化赋能、生产率大幅提升的融合发展模式转变，构建以数字科技为引领、以赋能实体经济为主线的新型创新体系，夯实高质量发展的“数字底座”，推动实现中国式现代化，而这也正是腾讯这份报告的意义所在。（金言）