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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)

聚焦类型定位推动职业教育高质量发展******

　　党的二十大报告指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。职业教育作为国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分，是广大青年打开通往成功成才大门的重要途径。建设教育强国、人才强国，离不开高质量发展的职业教育。

　　在全面建设社会主义现代化国家新征程中，职业教育前途广阔、大有可为。要优化职业教育类型定位，深化产教融合、校企合作，深入推进育人方式、办学模式、管理体制、保障机制改革，稳步发展职业本科教育，建设一批高水平职业院校和专业，推动职普融通，增强职业教育适应性，加快构建现代职业教育体系，培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠。

　　优化职业教育类型定位。随着经济发展和产业结构升级，社会对技术技能人才的需求日趋多样，国家对职业教育的重视程度前所未有。新修订的职业教育法，以法律形式明确了职业教育是与普通教育具有同等重要地位的教育类型，明确国家鼓励发展多种层次和形式的职业教育，着力提升职业教育的认可度。党的二十大报告指出，要统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新，推进职普融通、产教融合、科教融汇，优化职业教育类型定位。职业教育是类型教育而非层次教育的“官方认证”，过程艰辛、意义非凡，是转化职业教育认知、提升职业教育地位、增强职业教育服务社会能力的逻辑起点。不断优化职业教育的类型定位，就要以党的二十大精神为指引，坚持为党育人、为国育才，加快构建中国特色现代职业教育体系，关键在于深化产教融合，增强职业教育适应性。这就要求职业教育必须服务区域、服务行业，全面提高技术技能人才自主培养质量；要因地制宜、量体裁衣，接地气；要加强与普通教育的沟通，深化中高职贯通培养改革，进一步提升职业教育的认可度，为学生多样化选择、多路径成才搭建“立交桥”。

　　坚持以学生为中心理念。职业院校学生通常在入学前未能养成良好的学习态度和习惯，普遍缺乏自信心，因此要加倍予以呵护和培养。职业教育不仅要教学生知识和技能，使他们掌握一技之长，还要培养他们良好的职业素养与职业习惯，培养脚踏实地、精益求精的工匠精神，不断激发他们的职业热情和创新创业激情，使他们能够高质量就业，并通过优异的表现获得社会尊重。

　　创新“扬长教育”实践。职业教育的类型定位与制度举措，厘清了职业教育与普通教育的基本区别和主要联系，明确了发展目标、创新了发展范式，促进了量的累积与质的飞跃。同时，反复强调职业教育的地位，不断出台加快发展职业教育的政策，某种程度上折射出职业教育满足经济社会需要的作用发挥得还不充分、与人才市场的供需还不适配的问题。随着职业教育政策实施，职业院校的生源也更趋多元化，通过实施以个体长处为基点、以激励为核心、以情感为介质的“扬长教育”，让每个学生都得到个性发展，具备“硬技能”；通过“以长促全”，让每个学生都得到全面发展，具备“软实力”，将学生培养成高素质的技术技能人才，最终获得人生出彩的机会。

　　深化职业教育供给侧改革。供给侧改革并非单纯增加或减少供给，而是矫正要素配置的扭曲状态，核心是生产要素的激活。同理，职业教育改革应当不断激发学生的主体性和参与性，以此促进创新发展。要进一步探索与完善办学模式和人才培养模式改革，服务社会和个体发展，培养大批高素质技术技能人才支撑国家现代化建设。首先要在课程设置上增加有效供给，满足多样性需求，打破专业壁垒，开发更多适合学生潜在优势和能力发挥的课程，减少纯知识性课程及其内容的比重。其次要开辟更多的“第二课堂”，让学生在兴趣小组、社团和大量社会实践中找到兴趣点与兴奋点，在活动中实现自己价值和能力的提升。再其次要因材施教，改变教学管理模式，打破标准化流水线式的培养模式，推行柔性教学和弹性教学模式，采用小班制、导师制等，提高教育教学的针对性和有效性。最后要改变教学方法，以学生学习为中心，确立学生在教学中的主体地位，变生硬的灌输为激励式、参与式教学，提高学生学习的主动性与创造性。

　　职业教育与经济社会发展紧密相连，对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能、大数据、云计算等科技手段引发数字化转型革命，新制造、新零售、新金融等商业模式引发生产与消费革命。职业教育要把握形势、顺应趋势，准确识变、科学应变、主动求变，进一步深化产教融合、校企合作，结合新技术、新产业、新模式、新岗位强化专业设置与建设，进行课程体系研发，增强学生的创造力、技术力、问题解决和团队合作能力，为学生实现自由而全面的发展创造良好条件，为党和国家源源不断地培养担当民族复兴大任的高素质技术技能人才。

　　（作者：张洁，系北京财贸职业学院副教授）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）