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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)

“裁员潮”横扫美国科技行业（环球热点）******

　　一段时间以来，“裁员潮”持续席卷美国硅谷，不少科技企业近期都宣布将执行裁员计划。专家指出，“裁员潮”反映了虚拟经济过度扩张后的收缩趋势，同时暴露了美国高通胀和利率飙升对企业收益造成的冲击。未来，随着科技革命演进、美国政府“筑墙”“断链”及强势推行产业回流政策等，美国科技行业还将持续受到影响。

　　众多企业遇寒潮

　　2023年伊始，美国科技界接连传出企业裁员消息。

　　据《华尔街日报》报道，电子商务巨头亚马逊1月4日宣布将裁员逾1.8万人，超过此前公布的裁员方案。这是美国科技行业近来规模最大的一次裁员动作。“亚马逊生鲜”“亚马逊无人超市”等零售和人力资源板块受裁员影响最大。

　　同一天，商业软件龙头Salesforce也宣布一项成本削减计划，包括裁减10%的岗位，涉及约8000名员工。在线视频平台Vimeo当日也宣布了6个月内的第二轮裁员方案，涉及裁减11%的员工。

　　另据《福布斯》杂志网站报道，1月5日，时尚电商Stitch Fix宣布将裁减约20%的正式员工。1月9日，人工智能初创公司Scale AI宣布将裁员20%。

　　在此之前，多家美国科技巨头与初创企业已公布大规模裁员计划。2022年11月，社交媒体平台脸书的母公司Meta宣布将裁员1.1万人，约占其员工总数的13%。《经济学人》杂志网站称，这是Meta成立以来的首次大规模裁员。Meta首席执行官扎克伯格表示，公司同时将减少招聘人数，除极个别岗位外，招聘冻结期延长至2023年第一季度。与Meta几乎同时，社交媒体公司Snap也表示将裁员20%，同时搁置了其无人机项目。

　　《华尔街日报》引用调查平台layoff.fyi统计称，2022年初以来，美国1000多家科技企业共裁员超过15万人，是2021年的10倍。

　　寒潮也席卷了科技股价。2022年全年，以科技股为主的纳斯达克指数累计暴跌33.1%。2023年则延续了这一态势，纳斯达克指数继续落后于标准普尔500指数和道琼斯指数。Meta、亚马逊、苹果、奈飞、特斯拉等科技股多数下跌。

　　“裁员增加、股价下跌、市值缩水，美国大型科技公司又度过了艰难的一周。”《卫报》日前报道称。

　　过度扩张引调整

　　关于裁员潮出现的原因，科技企业普遍指向前期过度扩张和宏观经济形势。

　　亚马逊公司首席执行官安迪·贾西日前在一封公开信中表示，“由于经济形势不稳定且过去几年招聘速度太快，我们不得不继续裁员。”《卫报》报道称，2020年3月，亚马逊的全球员工数约为62.8万人。而疫情期间受线上业务驱动，亚马逊员工激增至150万人。

　　Salesforce联席首席执行官马克·贝尼奥夫也在致员工的信中表示，疫情初期，公司收入激增，导致过度招聘，而现在公司正面临经济下行，客户的采购决策变得更加谨慎。

　　中国现代国际关系研究院研究员陈凤英对本报记者表示，疫情期间，美国虚拟经济过度膨胀，导致人员大量扩招、企业效率下降。后疫情时代，市场“由虚向实”作出调整，线下生产、生活开始恢复，虚拟经济开始收缩，促使科技公司进行结构性转型。

　　与此同时，美国通胀高企、美联储激进加息，导致企业融资借贷成本急剧上升，压缩了企业投资和效益空间。消费者科技支出减少、数字广告前景黯淡，也促使企业通过裁员、冻结招聘等方式削减开支。

　　中国现代国际关系研究院美国所副研究员孙立鹏接受本报记者采访时表示，当前，美国企业、机构及个人对美国宏观经济预期普遍不佳。不少国际机构下调美国经济增速预测。在经济预期走弱的大背景下，科技等经济敏感型行业可能会采取预先防范和止损措施，进行结构性裁员及业务调整。

　　科技创新转型的需求，也进一步驱动美国科技企业人员结构调整。陈凤英表示，互联网经过数十年高速发展，已经出现增长放缓、创新乏力现象。美国许多互联网企业遭遇发展瓶颈，迫切需要技术创新来寻找新的增长点。Meta公司开拓元宇宙业务、马斯克的Neuralink公司开发脑机技术等均代表了这一趋势。而在企业调整业务部门的过程中，裁员必然会成为选项之一。

　　长期变化需观察

　　科技行业一直被视为拉动美国经济的“马车”之一，而“裁员潮”的出现，令不少舆论对美国宏观经济危机产生担忧。

　　“‘裁员潮’令人联想到本世纪初的互联网泡沫。”路透社报道称，2000年到2003年期间，廉价资金、高投资者预期和充裕现金流催生了科技行业巨大泡沫。如今，“危险可能再次出现。”

　　“裁员潮”是否指向美国经济衰退？受访专家表示，目前作出这样的判断或许为时尚早。

　　中国外汇投资研究院独立经济学家谭雅玲对本报记者表示，2022年12月美国失业率降低0.2个百分点至3.5%，维持在历史低位。科技行业“裁员潮”更多反映了企业对劳动力情况进行的局部数量性调整，是企业优化就业人员技能、提升专业化程度的体现。

　　“从2008年华尔街金融风暴至今，美国经济增长率有高有低，但美国经济总规模却在扩大，这是美联储调整货币政策的重要背景与逻辑。在关注美国经济波动性的同时，也要关注经济现实全貌。”谭雅玲说。

　　“目前，美国互联网裁员并没有影响到美国就业指标，裁员潮更多是虚拟经济膨胀过度后的收缩。预计美国科技股板块的调整将会持续。具体美国科技行业走势如何，还要观察美国货币政策调整、通胀的抑制情况及美国2023年上半年经济走势。”陈凤英说。

　　但“裁员潮”对美国乃至全球科技产业而言并非没有隐忧。

　　孙立鹏指出，美联储加息对企业投资和扩张的抑制作用已经逐步显现。在全球供应链仍然面临多重挑战的背景下，美国政府执意推进产业链回流、打造“小院高墙”、针对中国科技等行业进行打压、强化对外投资审查等，“回火效应”会对美国科技企业的海外投资布局、出口及经营情况造成持久影响。

　　“美国政府近年来强化产业回流政策，出台《两党基础设施建设法案》《芯片与科学法案》《通胀削减法案》及《国家先进制造业战略》等，通过大规模补贴帮助本国科技产业获取竞争优势，这将给科技变革及全球科技产业带来怎样的变化，还需要密切观察。”陈凤英说。林子涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）