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)

中央农村工作会议系列解读⑫发展生态低碳农业 以可持续理念建设农业强国******

　　作者：牛坤玉 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议指出，要“立足人多地少的资源禀赋、农耕文明的历史底蕴、人与自然和谐共生的时代要求”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”。这一重要论述与党的二十大报告中对中国式现代化的阐释相呼应，是中国式现代化在农业领域的进一步具体和深化。它明确了中国特色的农业强国的内涵和具体路径，就是要汲取农耕文化中“天人合一、道法自然”的可持续发展理念，以减污降碳协同增效为抓手，促进农业发展方式从密集型和集约型向生态化和低碳化转变。

　　中国农耕文明延续千年，具有高度的可持续性。一百多年前，美国土壤物理学之父富兰克林·H·金创作了著名的《四千年农夫》，阐释了东方农业文明可持续发展的精髓。数千年来，中国的农业在支撑高密度人口的同时，维持了高度的可持续性，地力没有受到破坏，源于几千年以来中国农民对于农业本质的深刻理解、把握和传承。

　　在农业实践中，中国农民不断调整农作物与周边自然环境的关系，最大限度地利用水土资源来维持高强度的种植制度。探索了多种维持地力永续的方式，如自古以来就施行的豆科作物与其他作物轮作，将运河污泥、燃料灰烬、人畜粪便最大限度还田的养分循环利用模式，利用梯田作业防治水土流失，三塘串联的模式保存降雨和土壤肥力等。这些农业生产模式在维持农地最大产出的同时，将对农耕资源的保护发挥到了极致。

　　照搬西方的农业发展模式，中国农业的可持续发展遭受挑战。受到20世纪下半叶在全球掀起的农业绿色革命思潮的影响，中国在20世纪90年代加速了化学农业的进程。从1988年到1998年，中国化肥施用量在十年内连续上升了两个千万吨台阶，在粮食产量大幅增加的同时，也开启了农业种养分离的过程。化肥、农药替代了人畜粪便，机械替代了役畜，农业养分循环的闭环被打破，传承几千年的可持续农业体系在短短三十年间遭受前所未有的挑战。与西方发展低强度的农业系统不同，人多地少的资源禀赋，注定了中国农业需要通过高强度的作业方式，来支撑高密度的人口以及经济发展的需求。实践告诉我们，一味照搬西方的农业发展模式在中国行不通。

　　今年的中央农村工作会议首次强调要立足“农耕文明的历史底蕴”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”，实则是对中国农业发展模式的一次反思和重构，为中国特色的农业可持续发展道路指明了方向。

　　从以往的发展“绿色农业”到今年提出的“生态低碳农业”，意味着农业可持续发展的内涵的进一步丰富。“绿色农业”的着力点在减污，而“生态农业”则意味着既要减少污染排放，还要维持农田生态系统的生物多样性。低碳则表示要减少与农业生产相关的温室气体排放，提高农业的气候韧性。可见“生态低碳农业”的提出是农业可持续发展的全面升级，也将为实现农业高质量发展注入新动能。

　　现代技术与传统农耕文明结合，重构可持续生态农业。中国农耕文明体系是在长期的人口资源压力下，经过长达4000多年的演化逐渐成熟起来的。传承农耕文明是摆脱对化学农药的路径依赖，实现农业可持续发展的根本途径。时至今日，中国农业也呈现出一些新特点和新问题，在城镇化、工业化背景下，中国农村非农化、兼业化程度不断提高，很难再回到那种传统的劳动密集型的生态农业模式。

　　现代的工程技术与传统的可持续发展理念相结合是农耕文明延续和传承的必然举措。一方面要继续探索和改进适应各地水土资源条件的间作轮作、生态复合种养以及种养循环的可持续发展模式。另一方面，要利用现代的科学技术改造传统农业，借助数字农业技术、生物工程技术大力开发有机肥制备、土壤改良、废弃物处理和利用、生物农药制造等新工艺，促进智能化控制系统与工程化设备的研发推广，发展资本密集型和技术密集型的种养循环模式。

　　增强政策间的协同性，促进农业发展的生态化和低碳化。减污、降碳、生态、保供协同推进，是未来农业政策体系面临的新挑战。应继续推动化肥农药减量减施等绿色低碳相协同的政策和技术的推广，加大对生态低碳的生产模式以及关键技术的研发力度。促进植树造林、牧场管理和湿地恢复等基于自然的解决路径的实施。增强农田生态系统的多样性保护，促进增产扩面工程与生态系统完整性保护的协同，发展适度规模农业，在修建大型农田水利设施以及高标准农田建设的过程中，应注重对水系、湿地等生态廊道的保护。制定以生物多样性指标为补偿标准的生态补偿计划。在消费端，通过减少损耗和浪费、促进食品废弃物回收利用推动农业系统的减排固碳。加大对气候适应型作物品种、农业生产模式以及技术的研发和推广力度。