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)

明天，悬念揭晓！******

　　文/王恩博

　　明天，全球的中国经济关注者将把目光投向北京西长安街11号。

　　1月17日上午10时，国务院新闻办公室将举行新闻发布会，介绍2022年国民经济运行情况。届时，中国全年GDP增速、人口总量、人均收入、就业情况等核心经济数据将公布。

　　在这个遭遇多重超预期因素冲击的年份，中国经济将如何交卷？从近期各方面陆续公布一些先行指标中，或能看出一些端倪。

　　外贸规模创历史新高

　　外贸是疫情以来中国经济增长的重要支撑。2022年，面对复杂严峻的国内外形势，中国外贸在2021年高基数基础上继续保持稳定增长，规模再创历史新高。

　　分季度看，2022年一、二季度进出口总值分别超过9万亿元和10万亿元，三季度更增至11.3万亿元，创季度规模历史高点，四季度继续保持11万亿元水平。

　　整体来看，去年中国外贸规模首次突破40万亿元关口、连续6年保持货物贸易第一大国地位、出口国际市场份额连续14年居全球首位。这份成绩单依然可以用“亮眼”形容。

　　不过，随着主要经济体持续收紧货币政策，国际需求明显走弱，中国外贸仍然面临挑战。中国银行研究院认为，2022年末中国出口增速有所放缓，国际需求走弱、疫情扰乱生产秩序是主要原因。

　　在国内经济恢复基础尚不牢固、外部环境动荡不安的背景下，2022年中国出口规模创历史新高，反映出口竞争力和韧性犹在。预计2023年全球经济衰退风险上升、外需不足将使出口增速承压，但供应链完整、稳定有望助力中国出口份额维持稳定。

　　金融数据平稳收官

　　金融数据方面，2022年也实现“平稳收官”。

　　2022年12月末，中国广义货币M2同比增长11.8%，增速比上月末低0.6个百分点，比上年同期高2.8个百分点，市场流动性继续保持合理充裕。

　　中国民生银行首席经济学家温彬分析称，2022年以来，在稳增长基调下，货币和财政政策持续协同发力，基础货币投放加大，市场流动性维持充裕，M2增速达到近6年来最高水平；后期伴随财政支出力度放缓等，M2增速虽有所回落，但仍维持在较高水平。

　　新增信贷数据也有积极表现。2022年12月份，中国人民币贷款增加1.4万亿元，同比多增2665亿元。去年全年，人民币贷款增加21.31万亿元，同比多增1.36万亿元。

　　展望2023年，温彬认为，信用扩张有望继续加力提效，在稳增长、扩内需诉求和海外加息约束弱化下，今年货币政策将维持稳健宽松格局，聚焦扩大有效需求和深化供给侧结构性改革；同时继续呈现总量型和结构性并举的特征，降准降息仍有空间，实体经济融资成本保持在较低区间，以巩固经济回稳向上基础。

　　2023年中国经济有望迎反弹

　　除了外贸和金融领域外，还有一些数据释放出积极信号。

　　中央财经委员会办公室分管日常工作的副主任韩秀文此前撰文透露，尽管2022年经济增长速度与预期目标存在差距，但其他多项指标较好完成，一些面向未来的结构性指标有突出表现。

　　例如，预计2022年经济总量超过120万亿元。产业升级取得积极进展，新能源汽车产销量和出口量均为世界第一，特别是出口达到70万辆、增长超过1倍。粮食产量连续八年保持在1.3万亿斤以上。在全球通胀创40多年新高的情况下，中国物价总水平保持平稳，居民消费价格上涨2%左右，粮食安全、能源安全和人民生活得到有效保障。

　　在此背景下，官方综合研判，2023年世界经济增速可能明显下滑，而中国经济有望总体回升，形成一个独立的向上运行轨迹。汇丰环球研究大中华区首席经济学家刘晶也表示，经济重启是2023年的关键主题，预计在短暂过渡期后，中国经济增长将从明年第二季度开始强劲反弹。