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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)

高校毕业生就业帮扶的温度、精度和效度******

　　党的二十大报告指出：“完善重点群体就业支持体系，加强困难群体就业兜底帮扶”。做好高校毕业生就业帮扶，是贯彻落实党的二十大精神的重要任务，是高等教育心怀国之大者、人民利益至上的生动体现，是高校毕业生就业工作的重中之重。

　　就业帮扶要充满“温度”。有温度的帮扶是高校毕业生就业帮扶的应有之意。要坚持以人民为中心的发展思想，着力办好群众各项“急难愁盼”问题，突出做好高校毕业生等重点群体就业工作。由于家庭经济或个人身体方面的原因，低收入家庭和身体残疾大学生就业面临较大困难，一方面，相对“慢就业”、缓就业群体，他们的就业意愿更强烈，另一方面，面对激烈的竞争，他们就业压力更大，特别需要老师的关怀和指导。

　　有温度的帮扶要做好三个心。一是传递关心。就业帮扶工作要坚持“一个也不能少”，通过暖心的就业指导和岗位推荐，把党和国家的关心关爱传递给每一名需要帮助的毕业生，切实增强大学生的获得感。二是保持耐心。每个人的自身条件不同，就业目标不同，就业进程有快有慢。要帮助大学生全面客观进行自我评价和职业分析，合理确定就业目标，把握好就业节奏，按照既定方向稳妥推进。三是增强信心。每一个毕业生都是国家宝贵的人才资源，重点群体毕业生身上的迎难而上、勤奋踏实的意志品质深受用人单位青睐。要帮助大学生深入挖掘自身优势，相信每个人都有人生出彩的机会，切实增强重点群体大学生的就业信心。

　　就业帮扶要瞄准“精度”。精准帮扶是高校毕业生就业帮扶的基本方略。就业帮扶要坚持精准的科学方法、落实精准的工作要求，做到因人施策、靶向帮扶。提高就业帮扶的精准度要明确帮扶谁、谁来帮、怎么帮三个问题。

　　一是精准筛查帮扶对象。要重点筛查有就业意愿且就业存在困难的大学生，其中脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭以及有残疾的、较长时间未就业毕业生是重点帮扶对象。要精准收集大学生就业意向，综合大学生家庭情况和个人实际确定帮扶对象，不搞“一刀切”。二是精准组织帮扶力量。就业帮扶不能只靠学校单向发力，社会、企业、家庭也要发挥作用，就业工作人员、辅导员和专业课教师都要加入到帮扶队伍，积极贡献力量，形成帮扶合力。要广泛挖掘各类校内外资源，储备并建立多元化帮扶队伍，根据大学生个性化帮扶需求安排最合适的主体开展工作。三是精准制定帮扶策略。2022年5月，《国务院办公厅关于进一步做好高校毕业生等青年就业创业工作的通知》明确要求精准开展困难帮扶，为帮扶对象提供“一人一档”、“一人一策”精准服务。要认真分析每一名帮扶对象的就业问题，因型施策、对症下药、精准滴灌、靶向援助，有针对性开展差异化、个性化和精准化帮扶。

　　就业帮扶要追求“效度”。实效为先是高校毕业生就业帮扶的重要法则。追求“效度”就是满足大学生对美好就业的向往追求，把解决好大学生就业问题作为就业帮扶的评价标准，不断增强大学生在就业方面的获得感、幸福感和安全感。帮扶“效度”主要体现在三个方面。

　　一是提升就业能力。能力是就业的基础。要分析不同群体的心理特征和就业需求，有针对性地开展就业能力培训，提升大学生自我效能感，提高就业竞争力。二是满足就业需要。大学生对就业的需要呈现多样化多层次多方面的特点，就业帮扶要以满足学生就业需要、落实学生就业去向为出发点和落脚点，坚持行胜于言，用行动和结果说话，把对每一名大学生的就业帮扶落细、落小、落实。三是外溢帮扶效果。就业帮扶是保障社会公平、维护社会稳定的关键举措，充分体现了中国特色社会主义制度的优越性。要强化就业帮扶过程中的就业育人，鼓励大学生勇于担当民族复兴大任，主动到祖国最需要的地方去建功立业，立志做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年，让青春在全面建设社会主义现代化国家的火热实践中绽放绚丽之花。

　　（作者：李健，系东北师范大学学生就业指导服务中心副主任）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）