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)
云南玉溪：体教融合做“加法” 学生健康得“乘法”******
云南玉溪全面落实“五育并举”——
体教融合做“加法” 学生健康得“乘法”
近年来，云南省玉溪市从“基础+特色”“赛事+活动”“互派+流动”等方面做好体教融合“加法”，让学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志，不断提高青少年体质健康水平，促进青少年身心健康成长，夯实青少年体育后备人才根基，打造了体教融合的玉溪样板。
开齐开足体育课
近日，在玉溪一小紫艺校区的操场上，来自玉溪体育运动学校的6位专业教练已等候在相应的运动场地。随着一声哨声，全校256名一年级学生迅速进入“组班模式”，不到10分钟，6个“临时班”全部组队完毕，开始在篮球场上挥洒汗水、在绿茵场上奔跑追逐……
据玉溪一小校长陈志坚介绍，近年来，紫艺校区不断创新学生体育课程，在开足开齐课程的基础上探索出“大、中、小”结合的多种体育课教学方式。“大”体育课由玉溪体校专业教练执教，开展篮球、足球、网球等6个课程；“中”为每周开展的常规体育专项课；“小”为“双减”课后服务中，学生根据兴趣爱好自主选择的课程。通过“大、中、小”搭配，形成了班班有特色、人人有特长的教体融合育人模式，助力学生健康成长。
和玉溪一小紫艺校区一样，玉溪市各中小学坚持全员普及、特色发展、竞技提升，以阳光体育、大课间活动等为载体，推广武术、陀螺、太极拳等中华传统体育项目，开展竹竿打跳、烟盒舞等社团活动。20余万名学生跑出教室，在各运动场所动起来、跳起来、跑起来，校园里充满朝气和活力，“健康第一”的教育理念在学生身上得到了落实。
发挥赛事杠杆作用
广阔的绿茵场上，玉溪四小学生邓方然一边擦汗一边说：“学校每年都会组织我们参加不同的足球比赛，奔跑在赛场上，我感到非常快乐，我的身体更加结实了，上课的时候精神特别集中，学习的劲头也更足了。”
玉溪四小体育老师和宝柱介绍说，学校除每年举办一次年级足球赛和校园足球赛，还会不定期参加校外俱乐部同级别队员对抗赛，学区校队对抗赛和省、市、县级相应校园足球联赛以及青少年后备力量竞赛等比赛。
玉溪市教育体育局有关负责人介绍，玉溪充分发挥中考“体育100分”引导作用，将青少年和学生体育赛事进行全面融合，逐步构建起具有玉溪特色、覆盖8―22岁年龄段、小学至大学各个教育阶段的“三赛一会”（“足篮排”三大球联赛和田径、游泳、乒乓球、羽毛球等单项比赛组成的运动会）赛事体系。
夯实体教融合基础保障
在元江二小，来自元江少体校的教练员董红艳和段蓉，正在对学生进行专业跑步训练。她们表示，双向交流政策，让更多的学生接受专业训练，也让她们自身价值得以体现。
据了解，近年来，玉溪市持续强化体育师资队伍建设，在全市范围内大力推行教练员、体育教师“互融互派、双向流动”机制，逐步建立教练员联系校点、联系项目、帮扶体育教师的日常工作制度。加强在岗体育教师培训，推进城乡学校体育教师均衡配置，整体提高队伍素质，有效提升了当地体育教育教学水平。同时，玉溪市还采用新建、改扩建，推行体育场馆对外开放等方式，积极改善青少年学生体育场地训练条件。
“近年来，我们持续加强和改进新时代学校体育工作，不断健全体教融合育人机制和青少年体育联动机制。全市500余所学校配齐配强体育教师，体育课程从‘一校一品’到‘一校多品’，校园体育蓬勃发展。在云南省第十六届运动会青少年组比赛中，玉溪市金牌总数位居全省第一。”玉溪市教育体育局局长李卫东说。
李卫东表示，玉溪市将进一步发挥“敢闯敢试、敢为人先”的玉溪精神，不断总结完善体教融合经验，进一步强化政策保障和改革创新，全面落实“五育并举”，协同发展青少年体育与学校体育，融合抓好青少年学生体质健康水平整体提升和青少年体育后备人才培养，为健康中国和体育强国作出玉溪教体贡献。（特约通讯员 沈海亮 通讯员 郑竹君）
