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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)

“元宇宙+教育” 会碰撞出怎样的火花？******

　　◎本报记者 张盖伦

　　近日，第五届世界教育前沿论坛举行。在该论坛“元宇宙与教育”环节的尾声，北京大学教育学院原副院长、中国教育技术协会教育游戏专委会理事长尚俊杰向与会嘉宾提了一个问题：元宇宙常态化应用到教育领域还需多久？这也是近一年来常被探讨的话题。

　　我国教育信息化经过近十年的大力推进，已经实现了跨越式发展。教育部提供的数据显示，全国各级各类学校全部接入互联网，所有学校出口带宽达到100兆以上，接入无线网的学校数超过21万所，99.5%的中小学拥有多媒体教室。

　　那么，下一个十年，像元宇宙这样的新技术又将如何影响教育？

　　元宇宙是教育信息化的高级阶段

　　尚俊杰指出，元宇宙的本质就是与现实世界交互融通的数字化交互环境。狭义上，它是指基于VR/AR、人工智能技术实现的让人身临其境的虚拟世界；广义上，它可涵盖数字世界的所有概念，从当前的互联网到未来虚实融合的数字化世界都是元宇宙。

　　信息技术对教育具有革命性影响，新的技术，总会给教育变革带来新的可能。尚俊杰总结，元宇宙可以为学生带来更具临场感、体验感的学习环境，还可以创造混合现实的学习环境。

　　不过，元宇宙不是教育的万能药。尚俊杰坦言，教育是个“慢领域”，不要指望有某个技术能突然地变革它。可以把元宇宙看作教育信息化的高级阶段。长期来看，元宇宙属于颠覆性技术，但短期来看，它的发展还有许多不确定因素，要重视元宇宙研究，为业界实践提供理论指引。

　　尚俊杰表示，要把教育元宇宙融入教育信息化的长远规划和顶层设计中，明确发展目标和具体方案，为教育元宇宙的健康有序和可持续发展提供政策指导。

　　他还指出，应以教育新基建推动教育元宇宙发展，将教育元宇宙纳入教育数字化战略行动方案，加快推进教育专网建设，推动5G、VR/AR、人工智能、区块链等技术在教育领域广泛落地应用，建构智能学习交互等教育新场景。“只有推动教育基建，我们的元宇宙才可能真正‘搭’起来。否则，如果网络很卡顿，学生就不会有兴趣。”尚俊杰说。

　　他表示，还需加强教育元宇宙相关技术标准的制定，首先要明确元宇宙的技术架构和规则，在此基础上，根据教育领域的实际需求，面向学生全面健康成长，结合各学科课程内容、课程标准和相关研究，发现教育的一般规律和特殊规律，并进一步总结迭代，形成适用于教育领域的元宇宙技术标准和伦理规则。

　　各层级教育元宇宙发展各有侧重

　　元宇宙在教育领域的应用，最终仍要落脚到学习上。

　　华东师范大学信息管理系教授许鑫认为，元宇宙在高等教育、基础教育和职业教育领域落地的典型场景和研发的重点方向会有不同侧重。

　　在高等教育领域，侧重于元宇宙在产教融合方面的落地和社交属性的体现；在职业教育领域，侧重于借助自动化内容生成工具，为数字虚拟场景快速搭建、VR教学资源自动生成、数字人教师实现等赋能；在基础教育领域，则聚焦科学教育，开展学生VR环境下学习能力、抗压能力测评的系列研究。

　　值得一提的是，许鑫强调，元宇宙在基础教育领域的应用还需慎重。此前，他们考虑进行课件的3D转换，比如把课堂上立体几何的内容通过3D的方式直接呈现给同学们。但是研究数学的老师给出了不同的观点——他们担心这样会限制学生的空间想象力。“当给学生提供沉浸式学习环境时，他们注意力究竟是比以前更集中，还是更分散？这都需要进一步研究。”许鑫说。

　　“教育元宇宙的发展要能够把握教育的本质，不是为了用技术而用技术，而是真正让技术促进学生的成长和进步。”许鑫强调。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）