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)
最“狡猾”的毒株?XBB.1.5毒株或将横扫美国******
中新网1月4日电 近来,奥密克戎变异毒株的亚型XBB.1.5在美国等国家和地区的传播引发外界关注和担忧。该毒株是否会引发新一轮疫情浪潮,导致更严重疾病?疫苗对其还有用吗?人们应该如何进行防护?
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XBB.1.5毒株将“横扫”美国?
XBB为新冠病毒奥密克戎BA.2衍生的2个变异株BJ.1和BM.1.1.1的重组毒株。XBB.1.5是XBB衍生的子分支。
英国《独立报》援引全球流感共享数据库(GISAID)的统计数据显示,已有至少74个国家和地区发现XBB.1.5,包括美国、英国、印度、巴基斯坦等。其中,美国有43个州检测到该毒株。
美国有线电视新闻网(CNN)称,2022年秋天,XBB曾在新加坡掀起了一波疫情浪潮。而今,XBB.1.5可能正在美国推动新一波的疫情浪潮。
美国疾病控制和预防中心(CDC)预计,与其它毒株相比,XBB.1.5每周的新冠病毒感染占比大幅增加,其中2022年12月的新感染病例占比从约4%升至41%。CDC还预计,在该国东北部,XBB.1.5导致了约75%的新病例。
华盛顿大学医学院病毒学实验室的新冠病毒测序主任罗伊乔杜里(Pavitra Roychoudhury)说:“几个月来,我们还没有看见过以这种速度传播的变体。”
西雅图福瑞德·哈金森癌症研究中心的计算生物学教授贝德福德(Trevor Bedford)也表示,“预计它会在未来几周推动传播增长。”
他指出,这种增长可能不会反映在病例数上,因为越来越多的人选择在家中进行检测。“因此,我希望将弱势年龄组(如老年人)的住院情况视为更合适的(疫情)浪潮指标。”
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两大特性或助推XBB.1.5传播
美国有线电视新闻网(CNN)指出,XBB.1.5之所以可能会推动新的疫情传播,与其两大特性有关。
一是其极为“狡猾”的免疫逃逸能力。
哥伦比亚大学微生物学和免疫学教授何大一最近在实验室进行了病毒测试,这些病毒被设计成具有XBB和XBB.1以及BQ.1和BQ 1.1的尖峰,以对抗不同类型的受试者血液中的抗体,包括感染病毒的群体,接种了原始株和二价疫苗的群体,以及既感染病毒又接种疫苗的群体。其团队还测试了23种针对这些新亚系的单克隆抗体疗法。
研究发现,XBB.1是其中“最狡猾的”。它被感染者和接种疫苗者血液中的抗体中和的可能性比BA.2低63倍,比BA.4和BA.5低49倍。此外,就免疫逃逸性而言,这些变体已“远离”人类制造的用于对抗它们的抗体。
何大一称,其免疫逃逸水平“令人担忧”,并表示这可能会进一步损害新冠疫苗的功效。XBB.1.5 在抗体逃逸方面与 XBB.1 相同,这意味着它有可能逃脱疫苗接种和过去感染所带来的保护。它还能抵抗所有当前的抗体治疗。
除高度免疫逃逸能力外,XBB.1.5另一可能有助于传播的“技能”在于——该毒株在486位点有一个关键突变,这使得它可以更紧密地与 ACE2 结合。ACE2相当于病毒用来进入人体细胞的“大门”。
弗雷德哈钦森癌症中心的计算病毒学家杰西布鲁姆(Jesse Bloom)表示,“这种突变显然让XBB.1.5更好地传播。”
不过,专家们也表示,现在很难知道XBB.1.5的增长在多大程度上可归因于病毒的特性或者传播时机。比如,假期期间,人们很可能会进行社交和旅行,而这给任何感染——无论是流感、新冠病毒还是呼吸道合胞病毒——带去更大的蔓延空间。
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XBB.1.5会导致更严重疾病吗?
值得注意的是,多数专家预计,XBB.1.5有可能导致更多感染,但他们并不认为这些感染一定会更严重。
负责明尼苏达大学传染病研究和政策中心的奥斯特霍尔姆(Michael Osterholm)指出,更新版加强针应该能够提供一些保护,甚至可以抵抗XBB.1.5这种具有高度免疫逃避能力的毒株。
“他们仍然能提供一定程度的免疫力,可能无法阻止你被感染,但可能对你是否患重病和死亡产生重大影响。”他说,“我们掌握的最新数据显示,对于那些接种了二价疫苗的人来说,他们的死亡风险比那些没有接种的人低三倍。”
CNN指出,快速检测、佩戴口罩、做好室内空气的通风和过滤等等也将继续发挥作用,因此,即使病毒继续进化,人们仍然有很好的方法来保护自己免受感染。
“它似乎没有引起任何更严重的疾病,所以我认为今天流行的情况与一年前截然不同。”奥斯特霍尔姆说。
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