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)
贵州全力打造全国重要的白酒生产基地******
中新网贵阳1月16日电 (记者 张伟 袁超 瞿宏伦)贵州省是酱香白酒生产核心区，酱香白酒产业已成为贵州工业第一大产业，堪称工业“压舱石”。此间进行的贵州省两会上，代表、委员建言贵州要立足资源禀赋和产业基础，全力打造全国重要的白酒生产基地。
近年来，贵州酱香白酒产业迎来快速发展期，在龙头企业茅台集团引领下，区域内其他名优品牌快速崛起，成为贵州经济最重要的增长极。
资料图：贵州酒企包装。 瞿宏伦 摄2022年，全国国务院印发的《关于支持贵州在新时代西部大开发上闯新路的意见》中指出，支持贵州发挥赤水河流域酱香型白酒原产地和主产区优势，建设全国重要的白酒生产基地。贵州酱香白酒产业也迎来新的发展机遇。
贵州省政府工作报告提出，2023年，贵州将推动酱香白酒产业高质量发展；聚焦打造全国重要的白酒生产基地，加快重点酒企技改扩能项目建设，做大做强大型企业；持续推进“三个一批”(推进赤水河流域酱香白酒产业规范发展，兼并重组做大一批、就地改造提升一批、清理整治退出一批)，培育更多优质规上企业，规范发展中小企业，白酒产业增加值增长10%以上。
资料图：贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄贵州省遵义市习水县是酱香白酒产业集聚区之一。贵州省人大代表、习水县县长冉崇庆对贵州酱香白酒产业的发展充满信心，“习水县力争2023年实现白酒产能突破20万千升，产量突破17万千升。”
对于目标的实现，习水县需完成“三大任务”。冉崇庆告诉中新网记者，习水县将全力支持习酒集团做大做强，加快企业一期技改项目建成投产，并尽快启动二期技改项目建设；全力支持茅台201厂3万吨酱香系列酒技改工程及配套设施项目等建设，争取项目尽快投产达产；加快推动一系列酒企及联丰片区酱香白酒生产项目尽早开工建设，尽快建成投产。
资料图：贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄冉崇庆联合多位代表共同建议，推动泸遵高铁建设，“这个建议与四川省人大代表的想法不谋而谋，既能带动两地白酒产业的发展，又能推动区域开放合作，助力贵州融入成渝经济带。”
贵州省人大代表、贵州珍酒酿酒有限公司总经理朱国军接受中新网记者采访时说，“近年来，珍酒持续投资，启动建设六个酿酒基地项目，整体的规划和布局也是奔着一个比较好的未来，也是对产业的信心来做的投资和安排。”
“对于未来的发展我们有信心，也有决心把企业做好。”朱国军说，要抢抓机遇，守住质量底线和生态底线，把企业做大做强。“茅台集团是贵州酱香白酒产业的‘航母’，我们则定位于‘护卫舰’的角色。我们要不断做大做强，把家底做厚一点。对于未来能做到多大的规模，这是根据市场情况的变化来决定的，但是我相信肯定会越来越好。”
资料图：贵州酒博会现场。 瞿宏伦 摄为推动酱香白酒产业高质量发展，朱国军建议，一方面要统筹做好贵州本地红缨子高粱种植规划，加强对农民的资金、政策扶持，并确保粮食价格稳定；另一方面要加强酱香白酒行业知识产权保护。
“从酿酒的一粒种子开始，我们要全程严格把关，始终严把产品质量。”贵州省人大代表、贵州习酒投资控股集团有限责任公司质量部工作人员陈欢建议，酱香白酒企业要以保证产品品质作为使命，加大对白酒质量的控制，严格质量标准，从而推动白酒产业高质量发展。
“波尔多红酒、苏格兰威士忌、贵州酱酒——都是产区品牌，应该共有、共建、共享。”贵州省政协委员、贵州省白酒企业商会首届轮值会长朱伟接受中新网记者采访时说，“贵州产区会是未来十年白酒行业的持续性热词。贵州产区IP打造需要有一个里程碑式的破局，起点要高，势能要大，才能为共创‘贵州酱香型白酒’产区品牌铺好路。”
朱伟呼吁，贵州酒企要抱团发展和强化品牌意识。“作为贵州省白酒企业商会，我们自身的定位是要整合资源、创造模式、打造平台，帮助所有会员企业拥抱这一发展机遇，打响贵州酱香型白酒产区品牌，分享这一发展红利。”(完)
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