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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)

哈萨克斯坦绿色能源之路：用好“风与光”******

　　(国际观察)哈萨克斯坦绿色能源之路：用好“风与光”

　　中新社阿斯塔纳1月18日电 题：哈萨克斯坦绿色能源之路：用好“风与光”

　　中新社记者张硕

　　哈萨克斯坦总统托卡耶夫近日在出席国际可再生能源机构(IRENA)第十三届全体大会时指出，创造更清洁、更绿色的未来是人类共同任务，哈萨克斯坦愿团结地区国家力量，保障绿色发展。

　　作为中亚最大国家，哈萨克斯坦煤炭、石油、天然气等能源丰富，储量位居世界前列。如何提升能源利用效率，推动绿色能源发展，成为该国近年经济发展的关键词。哈学者17日在接受中新社记者采访时表示，在绿色发展道路上，中国技术与经验值得哈方借鉴，未来可继续加深同中方合作。

　　这里有风能和阳光

　　据哈总统府官网消息，托卡耶夫表示，在地缘政治不稳定和全球能源安全遭遇挑战的背景下，气候变化问题已被忽视。根据联合国报告显示，受气候变化影响，到2050年全球将有50亿人面临水资源短缺问题，世界粮食供应以及生态系统亦将遭到严重破坏。

　　他指出，哈方高度重视可再生能源发展，并致力于实现可持续发展目标。哈萨克斯坦是全球率先批准《巴黎气候协定》的国家之一，哈方承诺至2060年实现碳中和，扩大可再生能源在国家能源结构中的占比。为实现这一目标，哈政府提出对所有经济领域进行大规模改革，涵盖能源、制造、农林、交通以及废弃物处理等领域。

　　托卡耶夫还介绍，到2035年哈萨克斯坦将建成10吉瓦的新能源项目。“丰富的风能和阳光，以及辽阔土地为本国绿色能源发展创造了必要条件。”

　　算好能源加减法

　　哈萨克斯坦具有传统能源优势，但也存在一定短板，过度依赖化石能源且电力设备普遍老旧，意味着哈萨克斯坦提高能源利用效率将是一项系统工程。

　　“哈萨克斯坦是首个承诺到2060年实现碳中和的中亚国家，哈政府为此制定了减少温室气体排放的具体任务。”哈经济学家阿尔马斯·丘金在接受记者采访时表示，哈萨克斯坦有必要在能源生产、转换以及消费等环节发力。“事实上，仅改善电力生产结构还不够，重要的是实现交通电气化，并减少对自然资源的过度开采和使用。”

　　丘金表示，哈萨克斯坦重点发展风能和太阳能，也包括水力和生物燃料的开发利用。为此，国家营造了安全的法律环境用于规范新项目的融资与建设。据他介绍，国家允许以拍卖方式确定可再生能源电价。据统计，近几年累计投产项目装机容量超过2吉瓦。

　　从哈萨克斯坦近年来能源发展路径可见，“绿色”已经成为关键词。早在2009年哈政府就通过了《支持利用可再生能源法》，2013年制定了可再生能源行业发展目标。为通过技术手段提升能源使用效率，哈政府在《绿色经济转型构想》和《哈萨克斯坦—2050》战略中明确要求，到2050年将替代能源和可再生能源发电量在总发电量中的占比提升至50%。

　　此外，哈政府还将推动实施“清洁煤炭”计划。据哈能源部长阿克丘拉科夫此前表示，该项目主要是减少煤炭利用过程中废料的产生，将在未来得到广泛应用。

　　哈中合作添“新绿”

　　在推动自身新能源产业发展的同时，哈政府也在积极寻求国际合作。

　　近年来，哈萨克斯坦与中国积极拓展风电、光伏等新能源领域合作受到关注。丘金对此评价称，哈中合作的成功案例有很多，“中国带来的技术与经验值得我们借鉴。”

　　2022年底，由中企投资建设的北部阿克莫拉州风电项目一期30台150兆瓦发电机组成功并网发电，全容量并网后，该项目每年可为当地提供约6亿千瓦时清洁电力；2021年，由哈中合资建设的中亚地区最大风电项目——札纳塔斯100兆瓦风电项目实现全容量并网；同年，由三峡集团中国水利电力对外有限公司承建的哈萨克斯坦图尔古松水电站实现全部机组投产发电。

　　作为札纳塔斯风电项目哈方维索尔投资公司的管理合伙人与项目实际参与者，丘金说，相比火力发电，该风电场预计每年可节约标准煤约11万吨，减少大量温室气体和灰渣排放，还可满足该地区20多万家庭的用电需求。“我们正计划在札纳塔斯共建第二个100兆瓦项目。这不仅为哈带来了清洁能源，更能有效促进城市发展。”(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）