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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)

以消费为主导扩大内需******

　　作者：王微（国务院发展研究中心市场经济研究所所长、研究员）

　　党的二十大报告从新时代全面建设社会主义现代化国家的要求出发，对加快构建新发展格局、着力推动高质量发展作出了一系列重大部署，提出“把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来”。中央经济工作会议提出“要把恢复和扩大消费摆在优先位置”，要求“增强消费能力，改善消费条件，创新消费场景”。这些对着力扩大内需、增强消费对经济发展的基础性作用提供了重要指引。

　　近年来，我国在深度参与国际产业分工的同时，不断提升国内供给质量水平，着力释放国内市场需求，促进形成强大国内市场，内需对经济发展的支撑作用明显增强，特别是消费基础性作用持续强化。《扩大内需战略规划纲要（2022－2035年）》显示，改革开放以来特别是党的十八大以来，最终消费支出占国内生产总值的比重连续11年保持在50%以上；住行消费等传统消费显著增长，城镇居民人均住房建筑面积稳步提高，汽车新车销量连续13年位居全球第一；消费新业态新模式快速发展，2021年实物商品网上零售额占社会消费品零售总额比重为24.5%，人均服务性消费支出占人均消费支出比重为44.2%。可以说，消费已经成为进一步扩大内需的最大动力来源。

　　我国超大规模市场优势和巨大内需潜力是长期积累培育、从量变到质变的结果。从消费需求看，我国拥有规模广阔、需求多样的国内消费市场，拥有形成超大规模消费市场的人口基础，消费结构升级与消费创新共同推动我国消费市场持续壮大繁荣，消费作为经济“稳定器”和“压舱石”的重要性日益上升，以消费为主导的内需增长空间广阔、动力强劲。

　　一方面，商品消费提质升级态势明显。人民群众对美好生活的向往总体上已经从“有没有”转向“好不好”，人们更多选择高品质、高附加值、高技术的商品消费，不断推动商品消费加快提档升级，消费韧性不断增强。另一方面，服务消费快速发展。2021年，居民人均服务性消费支出10645元，服务消费已经成为支撑消费增长和服务业新体系加快构建的重要动力。还要看到，消费人群高度分化、消费加快向城市集聚等态势也日益明显。预计到2030年，我国中等收入群体占总人口比重将超过50%，对居民消费的贡献将超过70%。此外，新消费群体将加速形成，预计2030年“Z世代”创造的新兴消费市场规模将达到16万亿元，60岁及以上老年群体创造的“银发经济”规模可达20万亿元。同时，大型中心城市将成为消费新增长极，国际消费中心城市对消费的引领带动作用将进一步提升，一批辐射带动能力强、资源整合有优势的区域消费中心加快形成，中小型消费城市梯队建设逐步成型。

　　需要认识到，有效扩大和更好满足消费，对构建新发展格局、推动高质量发展意义重大。面向未来，必须坚定实施扩大内需战略，准确把握国内市场发展规律。要切实消除现存障碍，充分释放被抑制的消费潜能，特别是正在加快升级的中高端消费潜能；深化供给侧结构性改革，加快推进供给结构调整，加大服务消费领域的改革开放力度，不断增加多样化多元化的服务供给，加快释放服务消费升级孕育的巨大增长潜力；进一步促进消费线上线下融合创新，加快新型信息基础设施建设；不断完善有助于培育建设国际消费中心城市的政策体系，加快打造具有国内外影响力的新商圈、新平台、新场景；以县域消费为抓手促进多层次消费市场协调互促发展；等等。总而言之，就是要多措并举，不断释放内需潜力，充分发挥内需拉动作用，建设更加强大的国内市场，推动我国经济高质量发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）