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)
验尸结果、录音笔内容公布!胡鑫宇事件发布会重点来了******
时间:2023年2月2日
内容:通报胡鑫宇事件调查情况
结论:胡鑫宇系自缢死亡,尸体发现地系原始第一现场
胡鑫宇个人情况
胡鑫宇性格内向温和、孤独,在意他人看法,少与人做深入的思想情感沟通,情感支持缺失,缺少情绪宣泄渠道,常有避世想法。
2022年9月到致远中学就读后,因学习成绩不佳造成心理落差,加之人际关系、青春期冲动带来的压力,造成了胡鑫宇失踪前心理状态失衡,有明确的厌世表现和轻生倾向。
存在入睡困难、早醒、醒后难以再入睡等睡眠问题。
存在注意力难以集中、记忆困难等认知功能障碍。
存在内疚自责、痛苦、无力无助无望感、无意义感等情绪问题,经常躺在床上发呆,多次在书本、笔记本上写下了负面情绪的文字内容。
尸体情况
尸体发现地位于铅山县河口镇金鸡山区域的某粮库院内。围墙内侧墙体上生长一棵向内斜生的树木,胡鑫宇尸体缢吊于该树树干凸起处,悬挂点距离地面4.5米。
尸体颈部缢索由两根白色鞋带相接而成。尸体足尖自然下垂,距地面1.47米。
在中心现场没有打斗、拖拽痕迹。
尸体高度腐败。
胸腔、腹腔未见出血,各脏器在位无缺失。
胃组织和肝组织中均未检出常见的农药、鼠药、安眠镇静类成分。
缢索为活套,绕颈形成闭环,颈部残存皮肤皮革样化,可见条形索沟一条,索沟边缘软组织见出血,出血部位与死者缢吊体位相吻合,符合生前缢索压迫形成。
录音笔情况
录音内容不存在人为合成、篡改情况。
2022年10月14日17时40分、23时08分胡鑫宇录制的两段音频清晰表达了自杀意愿。
10月14号17时40分,胡鑫宇站在宿舍5楼阳台上试图跳楼犹豫未决,录音显示胡鑫宇说:“真站到这里反倒是有点紧张了,心脏在狂跳,说实话没有理由,只是觉得没意义,如果真跳下去了会怎样?不确定。跳下去了应该也没人发现,现在至少不会被发现,以后过了几天肯定还是会发现的,刚刚又不跳,哎,我真的是想跳,不想,我应该是不想。”
23时08分录音显示,胡鑫宇再次表达自杀意愿,“已经没有意义了,快零点了,干脆再等一下,直接去死吧,可以的,因为我今天已经有点不清楚了,现在我好想去死,感觉已经没有意义了。”
视频:江西警方通报胡某宇录音笔检验鉴定情况:音频清晰表达了自杀意愿来源:中国新闻网
核心疑问及谣言情况
粮库围墙5米,是否可能进入?
粮库占地面积92亩,围墙高约5米。紧靠围墙外有一渣土堆,渣土堆高度低于围墙约1.5米,渣土堆与围墙间有两棵树木,树木高于围墙。
为何100多天后才发现遗体?
粮库占地面积92亩,围墙高约5米。紧靠围墙外有一渣土堆,渣土堆高度低于围墙约1.5米,渣土堆与围墙间有两棵树木,树木高于围墙。
先后开展四次搜寻,对粮库进行了走访,并对全部建筑物内部开展了搜寻,也对粮库旁的玻璃厂废弃厂房进行了搜寻,但胡鑫宇尸体缢吊地点位于院内约9300平方米树林区域内,未搜寻到位。
2022年11月27日下午搜寻时,走访民警在完成该单位内东北侧废弃宿舍搜寻工作后,前往事发现场附近的树林洼地时,该区域植被茂密,未发现异常情况,就没有继续深入搜寻。
以上情况,说明工作还存在不足,将举一反三,进一步改进工作。
鞋带是否可以长时间承载其躯体重量?
胡鑫宇自缢使用的鞋带系涤纶材质,该材质具有不易腐、拉力强的特点。经侦查试验,同款鞋带在缓慢拉伸状态下最大承重量85公斤。此外,随时间推移,尸体腐败后水分丢失、体重会变轻,延长了鞋带的承重时间,所以没有发生断裂。
这些是谣言
传播较广的胡鑫宇系“熊猫血”问题,经检验,胡鑫宇是O型血,不是网传的RH阴性血。
关于胡鑫宇尸体“双脚平行地面”问题,经现场勘查,胡鑫宇双脚自然下垂。
关于“发现地不是第一现场,尸体是后挂到树林中”问题,经调查访问、现场勘查、尸体检验、物证检验鉴定等工作,认定胡鑫宇系自缢死亡,尸体发现地系原始第一现场。
来源:中国新闻网梳理发布会内容
(文图:赵筱尘 巫邓炎)