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)

共同加强“农业文化遗产保护”******

　　作者：王克修（湖南省委党校二级教授、湖南省中国特色社会主义理论体系研究中心研究员）

　　党的二十大报告指出，要“加大文物和文化遗产保护力度”。习近平总书记向全球重要农业文化遗产大会致贺信指出，“人类在历史长河中创造了璀璨的农耕文明，保护农业文化遗产是人类共同的责任。”我国全球重要农业文化遗产增至18项，数量居世界首位。全球重要农业文化遗产工作由联合国粮农组织启动，经过20年发展，22个国家65个项目获此殊荣。虽然全球重要农业文化遗产工作取得了很大进展，但也面临一些困难：一些国家认识不到位，申报积极性不太高，覆盖范围不广泛，有的获得认定后也没有很好保护和利用，等等。中国可抓住机遇，积极作为，不断引领，为全球重要农业文化遗产保护持续贡献中国力量。

　　全球重要农业文化遗产，是包含经济、生态、技术、文化、景观等多个层面的复合农业系统。被认定为全球重要农业文化遗产，具有重大意义。首先，展示了农业文明和中华优秀文化。农业生产实践、丰富的生态地理资源，创造了类型多样的农业文化遗产，成为向世界展示中国悠久农业文明和中华优秀文化的重要窗口。其次，助力乡村振兴战略的实施。农业文化遗产蕴含人地和谐的生态思想、丰富的农业生物多样性、环境友好的生态农业技术和有效的乡村治理理念，为乡村振兴提供借鉴。再次，为全球农业发展和生态文明提供宝贵智慧。一直以来，农耕文明为全球农业发展和生态文明贡献了中国智慧与中国方案。比如美国土壤学专家富兰克林，曾考察中国古老的农耕体系并著有《四千年农夫》。这本书成了美国有机农业的宝典。农业文化遗产是传统生态农业的精华，兼顾自然遗产、文化遗产和非物质文化遗产多重特征，可以为世界农业可持续发展做出新贡献。

　　为应对生物多样性减少、生态系统退化、全球气候变化、荒漠化与土地退化、本土性传统知识丧失等可持续发展重大问题，联合国粮农组织2002年发起全球重要农业文化遗产保护倡议。中国是该倡议的最早响应者、坚定支持者、成功实践者、重要推动者和主要贡献者。“农业文化遗产保护”概念有丰富内涵与独特价值：一是农业文化遗产是传统农业而非落后农业。农业遗产不同于一般意义上的传统物种、传统技术或传统农业工具，它是一个复合性系统。传统农业不是落后农业，现代农业不是取代传统农业，而是改良和提升传统农业。二是传统农业是可持续的农业生产系统。短缺资源与庞大人口之间的矛盾，特别是乡土中国人地关系高度紧张，使得勤劳智慧的农民积累创造了一整套独特的、精耕细作的传统农业耕作体系。中国传统农业从来就是循环可持续的农业，是“资源节约环境友好”型的生态农业，是人与自然和谐的有机农业。三是传统农业蕴含着生态大智慧。农耕文明最为可贵之处在于其顺天应时、取用有度、御欲尚俭、生态循环、多样平衡的实践智慧，以及“天人合一”“万物一体”“和而不同”的生态哲学。生态文明不是对工业文明的修修补补，而是需要时时从传统永续农耕中汲取营养，从而在认识论和世界观层面做出深刻改变。

　　联合国粮农组织、联合国发展计划署、全球环境基金等国际组织或机构以及一些国家的政府，共同提出保护“全球重要农业文化遗产系统”。全球重要农业文化遗产的评审标准包括：一是具有独特的传统生产方式和知识体系。二是在当地能支撑粮食安全和生计安全。三是含有丰富的农业生物多样性和环境生物多样性。四是遗产地必须具备全球重要性和公共产品价值。五是景观独特秀美。全球重要农业文化遗产的品牌对于地方知名度的提升、名特优产品的发展以及基于良好生态环境和深厚民族文化来发展旅游，具有非常重要的价值。借助重要农业文化遗产保护平台，世界各国应进一步加强农耕文化和农耕文明的交流互动。立足新时代，推动建设文明新形态、构建人类命运共同体，需要我们持续推进农业文化遗产保护实践，进一步挖掘其各方面的传承利用价值。