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)
地下工厂 地上花园******
园区雪景 金徽矿业旅游景区 供图
三季有花、四季常青，地下工厂、地上花园，这是很多游客参观甘肃徽县金徽矿业景区后的评价。近年来，该景区凭借自然地理优势和工业资源优势，以自然生态的良性循环为基础，以主题化、生态化、数字化、游乐化、情境化、动感化为设计手法，建造工业旅游景区，吸引大量游客前来旅游观光。近日，金徽矿业旅游景区被评为国家工业旅游示范基地，成为矿业开发、生态保护和文旅融合发展的典范。
冬天的金徽矿业被白雪覆盖，春夏之交的金徽矿业景区有劲松苍柏、鲜花迎宾……如果不是依山而建的厂房的提醒，游客很难想到自己正身处一座矿山。游客余先生选择夏天来这里参观学习，在它看来，金徽矿业旅游景区气候温润，生态良好，白天园区静谧美丽，虫鸣鸟叫声不绝于耳，夜晚灯光秀美，山色如画。
金徽矿业股份有限公司（以下简称“金徽股份”）是一家集铅、锌、银等矿产资源勘查、开采、加工、销售为一体的混合所有制矿山企业。金徽矿业旅游景区依托金徽股份郭家沟铅锌矿150万吨/年采选项目和绿色矿山建设而成。2019年，金徽股份成功入选国家级绿色矿山名录，被自然资源部评为国家级绿色矿山典范企业。
近年来，金徽股份践行“在保护中开发，在开发中保护”的理念，通过工程措施、生物措施，同步开展生态环境综合治理，坚持开展护林、种树、种草工作，实现矿区边开发边治理和绿化美化的全覆盖，让生态环境因资源开发而变得更加优美。
作为一家以矿业生产为主的上市企业，金徽股份在日常的生产建设中形成了矿井、尾矿库、主平硐等工业设施和景观，在生产中采用的机械化、自动化技术和作业模式，以及实物地质资料岩芯等，这些都是科普地质和工业技术知识的宝贵资源。
凭借良好的生态资源与工业文化资源，金徽股份逐步将整个矿业生产区域打造成一处特色鲜明的现代化工业旅游景区。
“我们严格按照国家4A级旅游景区标准要求，认真践行‘绿水青山就是金山银山’理念，在考察学习和借鉴先进经验的基础上，邀请景观设计单位对景区进行了规划设计，将其打造成一处以工业旅游和自然观光为主的特色旅游景区。”金徽股份董事长、总经理刘勇说。
为将工业资源很好地融入旅游，金徽股份建成了实物地质资料岩芯馆、展览馆，以及员工活动中心、生态停车场、培训中心和标准化的游客服务中心、游客购物中心、医务室、旅游厕所等。
“我们不仅在硬件设施上下功夫，还不断提升软件能力，为前来游玩参观的游客提供高质量的参观体验和服务，让游客通过金徽矿业这扇窗口了解工业资源的魅力。”刘勇说。
目前，金徽矿业旅游景区依托绿色矿山建设，建成了迎宾大道、迎宾瀑布、劲松迎客、矿工服务楼、磨浮车间、科技馆、音乐喷泉广场、红枫林、玫瑰园、朝凤亭、十里槐花长廊等景点。
“我们按照景观设计，建成了以工业旅游和自然观光为主，特色鲜明、科普性强的多条游览线路。全自动数字化磨浮车间、主平硐口、矿工服务楼、科技指挥中心等工业旅游项目，可让参观者全面了解矿业最新技术和控制水平。”刘勇介绍。
如今，游客到金徽矿业旅游景区游玩，不仅可以领略到景区玫瑰园、樱花大道等优美的自然生态风光，还可到实物地质资料岩芯馆观看完整保存的大量探矿岩芯，了解地质演变的科学知识；通过数字远程控制监控系统，观看工人在地下几百米辛勤劳作的工作画面；通过机械化作业，深入了解埋藏在井下亿万年的矿石模样；在标准化建设的5D影厅里，通过视觉、嗅觉、触觉等手段，体验深入地心的刺激和奇妙……游览下来，这一趟旅行就是内容丰富的科普之旅。
“地下工厂、地上花园”，坚持把矿区当景区来打造的金徽矿业是甘肃省绿色矿山发展的新标杆和新名片。如今，绿色矿山建设成效得到了多方认可，金徽矿业已成为政府、企业、高校等多方学习“绿色经验”的新基地。
“我们最大的特色就是在矿产资源开发过程中，尽可能减少对环境的扰动，将工业发展与生态文明建设、景区开发融合，努力发挥工厂变公园、矿山变景区的示范带动作用，推动区域旅游产业链长效发展，为推动矿业经济和区域经济社会高质量发展献出自己的力量。”刘勇说。（罗赟鹏 本报记者 张陇堂）
