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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)

多省公布去年常住人口数据，这些地区为何增长？******

　　中新网北京2月4日电(韦香惠)继国家统计局公布2022年全国人口数据之后，近日多个省份陆续公布了当地2022年常住人口数据。其中，在我国人口总量2022年略有下降的情况下，据不完全统计，有六个省份的人口总量实现了增长。

　　这些省级行政区人口总量实现增长

　　根据国家统计局消息，2022年末我国人口比上年末减少85万人。地方层面，各省份人口变动情况不一，其中已有6个省级行政区宣布实现人口正增长，分别是贵州，青海、江西、甘肃、重庆和广西壮族自治区。

　　根据贵州省统计局网站公布的《贵州省2022年经济运行情况》，2022年贵州人口总量有所增加，常住人口城镇化率持续提高。2022年末，全省常住人口3856万人，比上年末增加4万人。其中，城镇常住人口2114万人，占年末常住人口的比重为54.81%，比上年末提高0.48个百分点。

图为航拍青海省西宁市一隅。(资料图) 马铭言摄

　　此前，江西、甘肃、广西、重庆、青海等省份也已公布了2022年常住人口数据。

　　其中，2022年末江西全省常住人口4527.98万人，比上年末增加10.58万人；2022年末甘肃全省常住人口2492万人，比上年末增加2万人；2022年末广西常住人口5047万人，比上年末增加10万人；2022年末重庆常住人口3213.3万人，比上年末增加0.9万人；2022年末青海省常住人口595万人，比上年末增加1万人。

　　省际间的人口流入对增长起重要拉动作用

　　中国人民大学人口与发展研究中心研究员、人口学系主任杨凡向中新网介绍，在人口学概念中，引起人口总量变动有三个因素，出生、死亡和迁移。其中，自然增长就是指由出生超过死亡而造成的，机械增长是指由于迁移造成的增长。

　　从这几个实现人口总量增长的省份来看，贵州的人口自然增长率为3.71‰，青海的人口自然增长率为3.37‰ ，江西的人口自然增长率也仅为0.25‰，广西壮族自治区人口自然增长率1.43‰。而甘肃、重庆的人口自然增长率分别为-0.04‰和-2.11‰，均为负数。

　　“这些省份有的自然增长率非常低，有的自然增长率是负的，也就是人口净流入(外来人口流入减去流出的人口)是正的，从而使这个地区的人口总量呈现出一个正增长趋势。”杨凡表示，这意味着是省际间的人口流入对当地常住人口增长起到了重要拉动作用。

　　她表示，总体来看，全国仍处于负增长状态，而这些地区也几乎是在零增长的区间。因此，她认为，“这些地方的正增长暂时谈不上逆势”。

图为旅客在九江站有序上车。高晋摄

　　疫情防控政策优化后的人口增长有待观察

　　从地区分布来看，这些实现人口增长的省份均位于中西部地区。对此，广东省体改研究会执行会长彭澎接受媒体采访时解释称，一方面，去年沿海的长三角、珠三角受疫情影响，有部分人返回老家。此外，随着中西部中心城市崛起，也有一部分人在沿海闯荡积累了经验，返回老家创业。

　　以江西省为例，按照该地区去年人口自然增长率为0.25‰来计算，该地区人口自然增长约1.13万人。这意味着，去年江西在人口机械增长方面，新增流入人口9.45万人。

　　江西省社会科学院经济所所长麻智辉曾在接受媒体报道时分析称，近年来，江西经济增速比较快，增速位居全国前列，一个重要原因就是江西加大了承接东部产业转移的力度。江西这几年战略新兴产业发展的速度较快，在GDP中的占比明显提升。同时，随着经济快速发展，叠加近几年疫情影响，有不少外出人口回流到家乡创业或就近务工。

　　杨凡也表示，人口流动很大的一部分原因是经济，随着疫情防控政策优化，这部分人可能还会回到就业机会较多、收入水平较高、经济发展水平较高的地方。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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