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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)

非遗传承人共聚深澳文化园 探讨非遗产业化方向与合作前景******

　　为推进深圳与澳门在非遗文化方面的合作与发展，十八届文博会深澳国际文化科技园分会场近日举行了非遗+文化专题研讨会。非遗大师、深澳两地专家等参与了对话研讨，围绕以“非遗作为城市文化符号的发展机遇”、“非遗产业化”、“非遗及中华优秀传统文化的当代价值”为议题，并以澳门为例探讨城市文化品牌独特蓝本，基于非遗产业化命题，探索“中国新高定”“东方高定”的发展契机，追溯传统文化在当代焕发的新生意义。

　　研讨会现场，深澳国际文化科技园总经理肖莹洁分享了非物质文化遗产发展的概况与机会。她说，非物质文化遗产是中华优秀传统文化的重要组成部分，近年来，国家在推进非物质文化遗产保护以及全面复兴中华优秀传统文化上政策频出。

　　有关数据显示，我国的非物质文化遗产项目和国家级的非物质文化遗产的代表性传承人数量众多，可达3000多项，主要集中在传统技艺、传统戏剧、传统音乐舞蹈和传统美术民俗等方面。非物质文化遗产产业化以及产业化利用的方式有很多方面，可分为“非遗+旅游、非遗+村镇街区、非遗+饮食、非遗+民宿”等与城市建设相关，以及“非遗+研学、非遗+文博、非遗+文创产品”等与产业发展相关，“非遗+节庆、非遗+演艺”等与文化建设相关等方向。

　　澳门青年领袖议会会长蔡强在视频讲话中表示，澳门非遗是城市文化符号和中西融合生活方式的共同体现。澳门在世界文化遗产、非物质文化遗产方面投入了大量的精力和物力，保护力度非常好，这凸显了澳门在保全中西文化交融的成果，充分体现了澳门在粤港澳大湾区以中华文化为主流、多元文化共存的交流合作基地这一独特而重要的文化地位。

　　据蔡强介绍，澳门比较有名的非遗项目，比如土生葡人表演的土生葡语话剧、舞醉龙，澳门中西融合的各类节庆以及澳门的特色美食，都独具风味和城市吸引力。在澳门，土生葡语依然是重要的沟通语言，融合了马来语、粤语、英语，还有西班牙语，同样是中西文化融合的代表。在每年澳门举办的各类艺术节上，必然会有一个给土生葡人保留的节目。与中华文化相关的非遗就是粤剧、说唱等等，也都深入到了澳门文化保护和生活的方方面面，目前来说，大概保留了多达5万多首。

　　深圳市文化遗产保护中心非遗部主任赵婷婷表示，深圳非遗和文创呈现出年轻和创新的城市特点。深圳最年轻的一位市级非遗代表性传承人，今年只有19岁。她认为，粤港澳大湾区城市在非遗发展上的一个特色是非常活泼年轻、敢于创新，更加融入产业化，这在全国的非遗发展路径上，都是比较少有的现象。大湾区城市更加包容、产业发达，在这些城市生根发芽的非遗基因，能够很好地与文创、研学、文旅、产业充分结合，能够与当下新一代的年轻人更好地对话。

　　国家级非遗项目广彩代表性传承人、80后工艺美术师何静仪表示，非遗技艺要成为满足人们追求美好生活的一种方式，需要研发创新和工艺创新，挖掘消费需求，实现非遗产业化。

　　比如，广彩大多是收藏品，在技艺实现和难度上，都不太可能是普通消费价格。何静仪在降低成本、匹配年轻人消费习惯上构思广彩在研发和工艺上的创新，推出广彩抽签盲盒，产品创意结合了有趣的粤语传播，是年轻人喜闻乐见的一类产品。同时还推出可随身携带的广彩薄胎茶壶、广彩飞形棋盘等。“我觉得，文化传承不应该只成为一种记忆或者文化，它还是可以带着爱的创新实用产品。”她说。

　　国家级非遗项目花丝镶嵌/景泰蓝高级工艺美术师、北京工艺美术大师周彦君同样表示，非遗产业化发展需要关注消费人群以及从业人群的培育。 作为在以花丝镶嵌、景泰蓝为代表的精工行业奋斗了40多年的老兵，周彦君认为，我们的消费市场和消费人群，对非遗产品的了解度还有人群规模仍然不够庞大，特别是年轻人，喜欢非遗的人群体量占比仍然很少，需要大家齐心协力，共同普及和推动。可喜的是，近年来，年轻人喜欢中华优秀传统文化、非遗的群体已经越来越多了。

　　深圳市金声玉振黄金与中国文化研究院院长祝安顺表示，中华优秀传统文化与现代生活相融共生，中华优秀传统文化将给我们带来更多的创造和启迪，让生产生活更加丰富和美好。（中国日报深圳记者站）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）