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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)

扫清误区 科学抗癌******

　　近日，美国一名自然疗法医生因在新冠病毒大流行期间，宣传虚假的新冠病毒免疫疗法和出售虚假疫苗接种卡而被法官判处近3年监禁。无独有偶，去年9月，号称“中国自然疗法第一人”的于伟，因涉嫌以自然疗法的名义对一名癌症患者实施诈骗，而被上海闵行检察院提起诉讼并最终获刑。得了癌症的人容易病急乱投医，这也让一些别有用心之人有了可乘之机，因此我们要擦亮双眼，正确认识癌症治疗。

　　癌症患者易病急乱投医陷入认识误区

　　中国医学科学院肿瘤医院乳腺外科副主任医师杨雪告诉科技日报记者，自然疗法通常被认为是一种应用与人类生活有直接关系的物质或方法，如食物、空气、水、阳光、睡眠以及有益于健康的精神因素，如希望、信仰等，来保持和恢复健康的一种行为，是一种非医疗手段。

　　杨雪指出，由于传统癌症治疗方法中的放化疗存在一定副作用，让很多癌症患者对正规治疗心存恐惧和抗拒。“而自然疗法听上去‘很纯天然’，加之一些机构或个人为了利益过度夸大其作用，甚至不惜欺骗患者，使一些患者将自然疗法视为救命稻草，导致了悲剧的发生。”杨雪表示。

　　除此之外，在癌症治疗中，一些人还企图通过限制饮食达到“饿死”肿瘤细胞的目的，并号称这是“饥饿疗法”。其实，这是一种完全错误的行为。

　　肿瘤是肿瘤细胞异常增殖导致的疾病，这种增殖带有无序性和掠夺性。北京大学肿瘤医院核医学科研究员朱华介绍，在治疗黑色素瘤时，有一个经典的疗法叫做精氨酸剥夺治疗。黑色素瘤在生长的过程中需要摄取一种非天然氨基酸——精氨酸。人体不能合成这种氨基酸，需要外界提供，因而对患有黑色素瘤的患者，通过服用阻止精氨酸在人体代谢的药物，可以实现对黑色素瘤生长的控制。“这个可能是肿瘤‘饥饿疗法’最有效的案例。”朱华说，但此“饥饿疗法”非彼“饥饿疗法”，实际上，大部分肿瘤是“饿”不死的。“饿死”肿瘤和饿死人这两个概念是不一样的。

　　“肿瘤长在身体里面，只要人体有血液供应，肿瘤就能得到生长所需要的营养物质。因而，用限制饮食来‘饿死’肿瘤的做法不但不能‘饿死’肿瘤，反而还有可能降低机体抵抗力，得不偿失。”朱华说。

　　要选择正规医院进行咨询和治疗

　　杨雪告诫，癌症诊断和治疗都有行业金标准，不要轻信非正规医疗机构的所谓诊断和治疗；对于那些号称能治愈所有癌症、取材自然、没有毒副作用，或者打着民间偏方、祖传秘方，以及“保密专利药物”等旗号的，都需要小心背后的骗局。

　　杨雪说，鉴别一种疗法有没有效果，是不是在临床得到应用，有条件的患者可以在中国知网、万方数据库或者其他专业网站查阅发表在医学期刊的文献。如果生病，一定要选择正规医院进行咨询和治疗，不要随便相信私人印刷的宣传单、街边小报和不靠谱的网站等，更不要在所谓大仙、大师的忽悠下方寸大乱，误入圈套。如果需要咨询，一定要选择专业医疗机构。

　　杨雪认为，民间流传的没得到研究证明的方法或许有一定效果，但每位癌症患者的治疗时间窗口非常宝贵，别因此错过了已经证明有效的方法和最佳治疗时机。“不当的治疗方法还可能损害身体抵抗力，导致癌症进一步恶化。”杨雪说。

　　“无论是什么疗法，都只是患癌后不得不面对的选择，更重要的还是预防癌症的发生。”杨雪建议，日常生活中，人们应当每年进行一次包含癌症检测项目的体检；对于有癌症家族史的人群，可以考虑去医院做遗传咨询或基因检测；另外，也要注意养成健康的生活方式，做到饮食均衡，注意控制体重，戒烟戒酒，规律作息，保持情志舒畅。（记者 罗朝淑）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）