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)

中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍******

　　中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍【水产养殖加工企业探索创新育种，水产品预制菜市场崛起，深加工成发展趋势】

　　从吃鱼难到年年有余，水产不再是人们逢年过节才有的硬菜，而是餐桌日常。我国人均水产品消费量2021年为14.2千克，比2015年的11.2千克上升26.8%，连续7年呈上升趋势。水产消费从“温饱型”向“品质型”过渡，青鱼、草鱼、鲢鱼和鳙鱼四大家鱼养殖热情减退，鲈鱼、鲟鱼等特种水产养殖量呈现较高增长，近五年养殖量增长率分别为78.4%和32.4%。

　　水产养殖加工企业探索创新育种以获得优质种源。受益于我国冷链物流不断完善，水产预制菜市场崛起，成为丰富人们蛋白质需求的重要补充。

　　瞄准育种攻克难题

　　“看今年哪种鱼卖价好，明年接着养”，过去渔民凭经验养殖，可能会造成产品过剩卖不上价。在富煌三珍总经理倪宝友看来，这是传统养殖高度分散的弊端。如今随着科学养殖意识逐渐增强，水产养殖逐渐实现标准化、规模化，也给水产品深加工带来稳定的原料供应。

　　不少企业与农户签订长期合作助推水产养殖标准化、规模化。富煌三珍有1440亩斑点叉尾鮰苗种繁育区，10万亩订单养殖基地。斑点叉尾鮰原产于北美洲，因抗病力强、骨刺少、肉质鲜美等成为烤鱼界的标配。

　　作为富煌三珍深加工产品的主要原料，斑点叉尾鮰在2015年时面临原种退化，攻克原种迭代成为公司发展的一道难题。“原种退化会降低鱼的抵抗力”，倪宝友说，公司为此联合江苏淡水水产研究所及全国水产技术推广总站联合攻关研发培育出“江丰1号”，其生长速度快、抗病力强，摆脱对原种依赖。“江丰1号”成为农业农村部重点推广养殖的水产新品种，带动全国产业链上下游年产值近500亿元。

　　可以说，近些年我国在水产种业方面不断突破，养殖种类丰富。数据显示，我国水产养殖种类达300种以上，水产养殖的种源自给率相当高，年提供苗种6万亿尾(粒)以上，基本实现“中国鱼主要用中国种”。2021年，我国养殖水产品人均年占有量47.36千克，是世界平均水平的两倍。

　　新技术为“鲜”护航

　　水产品在膳食结构中的比重不断增加，促使我国水产品需求持续增长。企业融入国内国际“双循环”格局，改变长期以来以出口为主的局面，转而深挖国内市场，发力水产深加工、延伸产业链，实现升级迭代。

　　包括国联水产、大湖股份、佳沃食品、富煌三珍等水产养殖企业延伸水产品加工产业链，实现由上游养殖到渠道营销升级转型。比如富煌三珍转向国内市场，专注斑点叉尾鮰细分品类推出烤鱼预制菜。“水产品预制菜的核心是保持原汁原味”，倪宝友介绍，目前传统的快速锁鲜技术多采用风冷，2019年公司与中科院合肥物质研究院合作，引入液浸式冰温保鲜冷冻技术，用零下40℃的微冻液系统进行冰温鲜冻，使解冻后鱼的口感与新鲜鱼几无差别，推动调味鱼行业提质升级。

　　水产深加工背后离不开冷链物流支撑。数据显示，2021年我国冷链市场规模近4000亿元，较2017年增长64%，2021年中国冷藏车保有量34万辆，较2017年增长195%。味知香、立高食品等预制菜企业还通过自建冷链物流体系保障配送。

　　品质生活下，越来越多的企业还通过技术实现从“塘头”到“餐桌”的全链条质量安全可追溯机制。未来，水产企业将继续从育种突破到技术创新为“鲜”护航，以更优质的蛋白水产品丰富人们的餐桌。

　　新京报记者 秦胜南