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)

公费师范毕业生“全部落实岗位”意味着什么******

　　如何做好2023届教育部直属师范大学公费师范毕业生就业工作？近日，教育部发布通知指出，各省级教育行政部门要持续组织公费师范生专场招聘活动，通过优先利用空编接收等办法，保障符合就业条件的公费师范生有编有岗，全部落实任教学校，严禁“有编不补”。2023年5月底前，确保90%的公费师范生通过双向选择落实任教学校。

　　“全部落实岗位”，教育部通知中的这句表述，让人眼前一亮。这是公开承诺，也是主动加压。受疫情冲击等因素影响，高校毕业生就业确实面临较大压力，以至于常听到有人感叹遭遇“最难就业季”。在这一背景下，教育部直属师范大学公费师范毕业生能够获得特别关注，体现了国家对师范教育的重视。

　　也许有人会问：2023年5月底前，确保90%的公费师范生通过双向选择落实任教学校，那剩下的10%怎么办？其实，相关通知说得很清楚，2023年6月底仍未签约的公费师范生，其档案、户口等迁转至生源所在地省级教育行政部门，由各省级教育行政部门会同有关部门统筹安排到师资紧缺地区的中小学校任教，公费师范生离校前须全部落实任教学校。换言之，他们的就业同样有出路，每个人都会找到用武之地。

　　稍加回顾可知，做好公费师范毕业生就业工作并非偶一为之，也不是今年独有的制度设计，而是已经实施多年的制度安排。早在2018年，《国务院办公厅关于转发教育部等部门教育部直属师范大学师范生公费教育实施办法的通知》就指出，各地要加强组织领导和制度保障，按照建立“动态调整、周转使用”的事业编制省内统筹调剂使用制度有关要求，通过优先利用空编接收等办法，在现有事业编制总量内，妥善解决公费师范生到中小学任教所需编制。

　　此后几年，相关部门连续发布通知，要求做好公费师范毕业生就业工作，贯穿其中的主题始终是善待公费师范毕业生。

　　善待公费师范毕业生，就是善待基层教育。据介绍，这些公费师范生，来自6所教育部直属师范大学。按照协议，他们毕业后一般回生源所在省份的中小学任教。此外，“到城镇学校工作的公费师范生，应到农村义务教育学校任教服务至少1年。”这意味着他们中的相当一部分要到基层去。身为受到良好师范教育的部属师范大学毕业生，他们将所学所知融入基层教育中，带来的积极意义不言自明。

　　基层教育最缺什么？有业内人士坦言，最缺的是优秀教师。努力让每个孩子享有受教育的机会，特别是让乡村孩子享有更公平的教育，他们才能更好获得发展自身、奉献社会的能力。而对于那些富有才华的公费师范毕业生来说，他们带着责任扎根基层，将知识传授给乡村孩子，不仅能够照亮孩子的前程，还能为基层教育生态持续注入活力，从而形成良性循环。

　　此外，国家善待公费师范毕业生，安排他们就业并保证入编入岗，还能增强师范生就读师范、毕业后当老师的自豪感和认同感，进一步激发师范生作为国家公费培养教师的使命感和荣誉感，从而激励更多青年才俊献身师范教育。

　　当然，善待公费师范毕业生，不仅体现在就业“兜底”，还体现在待遇落实等方面。比如，要着力为公费师范生到农村任教提供办公场所、周转宿舍等必要的工作生活条件；再比如，可以把公费师范生履约任教后的在职培训纳入国培计划、省培计划。如此种种，既有利于他们进一步成长，也有利于他们获得应有的职业尊严。

　　教育公平是社会公平的重要基础，让更多优秀教师“下得去、留得住、教得好”，让基层成为免费师范毕业生施展才华的宽广舞台，则教育公平更可期。

　　王石川 来源：中国青年报