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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)

高校科技伦理教育的三重原则******

　　【专家视角】 

　　作者：谢惠媛、常舒铭（分别系北京航空航天大学马克思主义学院教授，北京航空航天大学马克思主义学院硕士研究生）

　　随着科技的快速发展，科技伦理治理问题日益成为社会各界的关注重点。加强科技伦理治理，需要发挥教育的基础性和关键性作用。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加强科技伦理治理的意见》（以下简称《意见》）明确指出，要重视科技伦理教育，“将科技伦理教育作为相关专业学科本专科生、研究生教育的重要内容，鼓励高等学校开设科技伦理教育相关课程，教育青年学生树立正确的科技伦理意识，遵守科技伦理要求”。作为培育科技创新领军人才的重要摇篮，高校应加快推进科技伦理教育，把科技伦理纳入教学，培养德才兼备、可堪大用、能担重任的栋梁之才。

　　高校科技伦理教育要取得成效，不仅要遵循科技伦理治理的总体要求，而且要尊重教学规律，聚焦教育对象特点。具体而言，应遵循制度与意识并重、目标与责任并重、规制与引领并重等三项原则。

　　制度与意识并重

　　制度具有规范性和导向性，是开展有效治理的重要保障。然而，单凭制度本身不足以激发遵守规范的自觉，不足以从源头上遏制违法违规行为的发生。事实上，一项制度的贯彻落实从根本上需要深层的伦理意识和道德观念作支撑。就行为性质而言，行为之所以被称作是道德的，主要是因为行为者具有道德认知和伦理自觉，自愿恪守道德规范，而不仅仅是因为行为表现得合乎道德。诚如冯友兰所指出的那样，道德行为是“对于道德价值有觉解，为道德而行的行为”。就制度现状而言，目前我国科技伦理规范和标准有待完善、治理体系尚未成形，与科技发展相伴随的新问题往往倒逼制度作出回应，催生新的规则。在转型升级阶段，伦理意识尤为必要且重要。可以说，不管是制度出台前，还是制度执行过程中，科技伦理意识都是最后一道，也是最根本的一道防线。培养伦理意识与加强制度规范，共同构成科技伦理治理不可忽视的着力点。

　　围绕科技伦理治理的着力点，高校科技伦理教育应双管齐下，激励学生把外在的规范转化为内在的需要。有调查表明，一些理工科学生对科技伦理抱有偏见，不重视学习规章制度，或者理解不全面、不透彻，处于“熟知而非真知”的状态。鉴于此，教师应一方面向学生系统讲解我国相关道德准则和法律法规，介绍国际社会伦理建议书或伦理指南，帮助他们明确科技活动有制可依、有规可守，另一方面给他们讲解道德的本质和功用等基本原理，并借助情景模拟或场景再现等方式，引导他们思考该情境中存在的伦理问题，使其强化伦理信念，做到知其然、知其所以然、知其所以必然，从而在价值理念上捍卫科技伦理的权威性。此外，高校还可通过辩论赛、知识竞赛、社会调研和网络宣传等多种形式，营造教育氛围，多渠道帮助学生把制度规范内化于心，自觉以制度为准绳，在科技活动中始终保持伦理敏感度，发现与抵制违反科技伦理要求的行为，在个体层面真正做到伦理先行。

　　目标与责任并重

　　科学研究与技术应用是有目的性的行为活动。这些目标不仅指向物的推进，关乎某一特定科技领域的突破，同时也应指向人的发展，体现“术”与“道”的有机统一。就《意见》而言，科技伦理治理的总体目标、科技伦理原则等，都不同程度地体现了对人之发展的高度重视。明乎此，才能理解“科技无禁区”的谬误，避免陷入技术“价值中立论”陷阱。与正确理解目标同样重要的是培育责任感。责任与目标紧密相连，在强烈的社会责任感驱动下，科技活动更有可能减少“脱靶”概率、降低伦理风险，更好地服务于人的发展。目标与责任相辅相成，充分体现科技伦理的落脚点。

　　着眼于科技伦理的落脚点，高校科技伦理教育应帮助学生全面深入地把握科技活动的目标，培养与提升社会责任感。当前，一部分大学生单纯关注技术的推进，却忽视技术的根本指向，忽略人的发展问题。他们认为应严格区分研究与应用，主张前者在价值上是中立的，不应为其设置禁区，也无须承担社会责任。但通观生命科学、合成生物学和人工智能等高新技术领域，不难发现，科学研究与技术研发应用之间的边界逐渐变得模糊。加之，科技领域本身专业性强、技术壁垒高，事前风险研判难度大。著名的“科林格里奇困境”提醒我们，当代科学技术的可控性正变得越来越小，技术对人的影响很难在短期内清晰把握，只有通过人与技术的交互关系才能逐步呈现出来，但此时技术已对社会产生广泛且深远的影响。对此，高校科技伦理教育应引导学生关注人的发展问题，从工具理性和价值理性等多个角度思考行为责任，负责任地开展创新性研究。

　　规制与引领并重

　　科技向善具体表现为，科技活动遵守道德准则，要满足人民对美好生活的需要。从这个意义上讲，科技伦理的作用首先表现为，给科技活动提供必要规范，避免其侵害人的生命安全、身心健康和人格尊严，防止其危害社会安全、公共安全、生物安全和生态安全。除此以外，科技伦理还应发挥价值引领作用，引导科技朝着增进人类福祉的方向发展，使科技更好地造福人类。换言之，科技伦理不仅要扮演好“守门人”角色，为制度制定、伦理审查和监管等提供价值支撑，而且还应为研究指引新方向、提供新空间。

　　从科技伦理的作用功能出发，高校科技伦理教育应帮助学生掌握与守好科技活动的底线和红线，同时帮助他们合理把握人与技术的共在关系，多维理解生活图景，使其在深化认识过程中激发主动性和创造力，以科技呈现生活的丰富样态，避免技术应用挤压生活空间而导致生活扁平化。这是实现科技创新与科技伦理良性互动的应有之义，也是助推人民群众过上有尊严的美好生活的必然要求。

　　高校科技伦理教育事关科技人才队伍建设、事关科技发展方向，是加强科技伦理治理的基础性、长远性要素。必须坚持正确原则，切实做到意识与制度并重、责任与目标并重、引领与规制并重，在培养更具伦理精神的未来科技工作者方面发挥更为积极的作用。

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 15版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）