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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)

数字化时代应加快提升工业企业工控安全保障能力******

　　“工控安全作为网络安全的重要组成部分，是实施制造强国和网络强国的重要基石，更是促进我国制造业转型升级、国民经济高质量发展的基础。国家工信安全中心将在工信部的指导下，全面深化工控安全保障能力建设；加强技术攻关与标准研制；营造良好的行业生态环境，为推进我国工业信息化、智能化转型发展，构建安全、稳定的工业运行环境贡献智慧与力量。”在2022年中国工业信息安全大会工业控制系统安全专题论坛上，国家工业信息安全发展研究中心副主任郝志强这样说。

　　1月10日，由国家工业信息安全发展研究中心、工业信息安全产业发展联盟主办，北京珞安科技有限责任公司独家承办的2022年中国工业信息安全大会工业控制系统安全专题论坛在京举行。与会人员围绕工业控制系统安全领域前沿热点话题展开讨论，聚焦工业控制系统安全防护能力建设，分享工控安全前沿防护理念、技术创新成果和优秀案例，在工业信息化、数字化、智能化转型的时代背景下，为工控安全行业发展探索方向。

　　“工业安全是实施制造强国和网络强国战略的基础与保障。当前，工业网络环境波诡云谲变幻莫测，工业控制系统安全面临巨大威胁与挑战。”珞安科技董事长张晓东表示，我们将发挥自身优势，加快提升工业企业工控安全保障能力，为工业生产安全及两化融合健康可持续发展撑起“保护伞”，为制造强国和网络强国战略实施筑牢“防护墙”。

　　以油气行业为例，中国石油集团工程技术研究院信息中心副总经理梅运谊表示，油气物联网体系框架完整、技术框架相对成熟、应用场景丰富，由于终端种类多、规模大、难监管，数据量大且分散、风险大，安全防护能力不足等原因，面临巨大安全挑战。油气田企业应从技术防护、防护管理、防护运营等方面出发，结合油气物联网实际状况，构建覆盖感知层、网络层和应用层的综合安全防护体系。

　　近年来，中国电子技术标准化研究院致力于工控安全标准的宣贯推广，制定了工控安全贯标工作的完整流程、开发了贯标服务平台，贯穿工控安全防护设计、建设、运维的全生命周期，切实提升工业企业信息安全防护水平和能力。“全球范围内工业信息安全事件频发，我国工控安全问题突出。国家对于工控安全问题高度重视，陆续出台工控安全相关政策法规和标准，对相关工作进行指导规范。”中国电子技术标准化研究院工控安全实验室运营总监夏冀说。

　　针对工业控制系统网络安全常见问题，国家工信安全中心检查评估所研究发现，工业企业在安全管理和安全技术等方面存在安全配置策略缺失、边界防护薄弱、设备安全漏洞、主机防护不足、安全管理体系不健全和供应商管理缺陷等典型问题。国家工业信息安全发展研究中心检查评估所副所长于盟建议，工业企业应从安全管理机制、安全协调小组、安全管理责任人、安全责任制和安全防护措施等六个方面落实工控安全责任，加快工控安全防护建设，做好工控安全工作。

　　伴随工业智能化的发展，工业基础设施与IT系统深度融合，工业走向互联与开放。绿盟科技工业互联网及物联网安全首席专家王晓鹏表示，鉴于工业形态多样的特性，现有安全架构在解决多工业场景下网络安全问题时缺乏灵活的适配能力。构建弹性灵活的安全防护体系，对于智能化发展的工业企业来说显得越发重要。绿盟科技提出构建弹性的、融合多元资源的安全能力以解决工业发展中的安全困扰。（记者 李政葳 刘昊）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）