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)

A股30年再出发 我们需要一个怎样的资本市场？******

　　期待中国资本市场“从新出发、从严治理”，在新的征途呈现出更理性、更健康、更成熟的风貌。

　　1990年12月19日，上海证券交易所鸣锣开业，首批“老八股”上市，也标志着中国资本市场的诞生。如今，A股市场已风雨兼程走过整整30年的历程。

　　相对于境外成熟市场数百年的历史，刚满30周岁的A股市场还很年轻。但所取得的成绩有目共睹。比如多层次资本市场架构已趋成型。从此前只有沪深主板，到现在的中小板、创业板、科创板、新三板，以及目前已颇具规模的区域性股权交易市场等，层次分明，也为不同行业、不同规模、不同类型、不同需求的企业提供差异化的服务奠定了基础。科创板的设立，启动注册制试点等，则在资本市场发展中具有“里程碑”式的意义。

　　市场规模的不断扩张，让A股市场在全球的影响力日益提升。算上深交所开业后的五只股票，A股市场最初挂牌的上市公司只有13家。数量虽少，但意义非凡。没有这13家上市公司打头阵，沪深股市就不可能有目前超过4100家的规模，以及近80万亿的总市值。随着A股市场规模的不断扩张，其在全球市场的影响力才不断提升。

　　从支持实体经济发展角度看，A股也功不可没。根据Wind资讯数据，截至12月18日，30年来，A股IPO首发融资规模达3.65万亿元，再融资规模达11.97万亿元，合计15.62万亿元。相对于发行债券、银行借贷融资，直接融资对于实体经济的发展更加高效。

　　不仅如此，30年来，资本市场也成就了一大批明星上市公司。像万科、格力、茅台等企业不断发展壮大，离不开资本市场的支持；众多民营企业、惠及国计民生的企业做大做优做强，资本市场在其中发挥了巨大的作用。而且，由于拥有资本市场这一退出通道，高科技企业、创新创业型企业等也能获得风投、私募股权基金的支持，反过来又能促进这类企业的发展。

　　然而，而立之年再出发，我们需要一个怎样的资本市场？站在历史的新起点，我们需要认真审视当下的不足，通过不断改革与完善，将资本市场推上更高的台阶。

　　首先，我们要认识到当前沪深两市的上市公司质量整体上不高的问题。虽然沪深股市挂牌公司已超过4100家，但上市公司质量却不尽如人意。某些上市公司长期不分红、不回报股东，没有任何的投资价值，也与监管部门倡导的积极分红政策相悖。

　　其次，公司治理水平普遍不高也是一大硬伤。上市公司实控人、大股东、董监高等职责界限与法律责任不明确，董事会、监事会、股东大会“三会”运作不规范，独董不独，内控机制形同虚设，信息披露存在短板等，都是上市公司治理结构不完善与紊乱的具体表现，更是其治理水平不高的表现。

　　此外，投资者保护不到位同样不可被忽视。投资者保护是一个老生常谈的话题，也是资本市场一“老大难”问题。其集中表现为违规成本低，以及维权难。新证券法虽然大幅提高了违规成本，且推出中国版的证券集体诉讼制度，但投资者利益保护工作仍然存在漏洞。比如刑法、公司法还没有同步修订到位。缺乏刑法的联动修法，对于违规行为的打击，将呈现出跛脚的一面。

　　期待中国资本市场“从新出发、从严治理”，在新的征途呈现出更理性、更健康、更成熟的风貌。

　　□曹中铭(财经评论人)