仲博彩票平台攻略-仲博彩票平台登录

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)

奋楫笃行·市规划自然资源委顺义分局以保障房供应为抓手 为产业高质量发展积势蓄能******

    导 读

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出，要建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。市规划自然资源委顺义分局立足职能，以保障房供应为抓手，聚焦企业急难愁盼的问题，统筹规划引领与规划实施，统筹产业发展与农民增收，统筹市场需求与资源供给，统筹职住平衡与产城融合，实施产业园区周边配套设施提升行动，推出三个有需求、有配套、有品质、能落地的集体土地建设保障性租赁住房项目，切实解决企业后顾之忧。

　　顶层设计，统筹兼顾

　　根据《北京市城市总体规划(2016年—2035年)》，顺义区作为创新引领的区域经济提升发展先行区，目前正处在新兴产业发展的关键阶段。经实地调研，企业对产业园区周边配建保障性租赁住房的需求较为强烈。为切实解决入区企业的“急难愁盼”，顺义区决定在中关村顺义园区和中德产业园区周边利用集体土地建设三个保障性租赁住房，一方面发展集体经济，盘活集体土地，促进农民增收；另一方面精准服务企业，解决企业需求，持续完善产业生态。三个保障房项目由政府统筹规划选址、统筹建设运营、统筹配套建设、统筹租赁管理，目前已全部实现供应，总用地面积约12公顷，建成后预计可提供约3000套保障房。

顺义区主要功能区布局规划图

　　摸清底数，明确需求

　　分局会同区住建、经信、属地政府和产业园区将现状租赁住房存量与企业上报实际需求进行叠合分析，明确全区租赁住房需求缺口的规模、类型和空间分布。结合全区产业发展布局，综合考量本区产业基础较好地区进行选址，并对当地现状企业员工房屋租赁空间、类型及租金水平进行实地调研，开展画像描述，明确功能配套、公共服务、租金等需求。

产业园区周边保障房资源和需求空间分布图

　　多元分析，保障配套

　　分局立足规划引领，联动区级各相关部门、属地开展多维度分析，选取配套设施完善、交通便利的区位推进保障房建设。参照《北京市保障性租赁住房建设导则》等规范中关于租赁住房规划选址要求，对顺义用地空间从配套设施、交通设施以及职住平衡三方面进行评价，选取适合租赁住房建设区域。在此基础上，属地结合用地现状、国土空间规划编制等实际工作，进行选址确认，并将确定的建设图斑和选址方案报区级部门联合审查，重点对城市风貌、商业公服配套、教育医疗设施等会商研究，确保配套同步建设使用。

保障房用地选址综合要素技术分析路线（局部）

　　契合需求，把控品质

　　分局根据服务人群的工作和生活特征，结合居住及其配套、公共交流等需求开展建设方案设计。居住方面，设计居住标准单元，在把握成本的同时，提升居住品质，满足单人、双人居住需求，并为多人居住提供多种户型的组合方式，更具灵活性，满足多元化需求。配套和公共交流方面，充分统筹地块空间，除在居住公共空间设置会客厅、快递室、自助洗衣房等配套设施满足日常需求外，设立独立商业，引进便利店、咖啡店、书店、美容美发等商业设施，满足休闲交流需求。

基于实地调研明确供给端设计要求

　　精准测算，推动落地

　　分局分别就项目实施主体、产业园区企业关心内容进行分析测算，确保保障房项目落地。参考项目周边住房租金水平，考虑保障性租赁住房的优惠政策、未来租金涨幅等因素，精准测算项目保障房的住房租金价格。与企业深入交流座谈项目区位、设计方案、户型设计、租金价格相关信息，同时对项目资金投入、收益平衡年限等进行测算，保障项目经济可行性。

　　分局将会同相关部门，加快推进三个保障房项目建设工作，深耕产业发展基础，助力企业“轻装上阵”，在盘活集体土地、保障农民增收的同时提升市民、青年人等群体住房满意度。

　　本内容由市规划自然资源委顺义分局提供

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）