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)
【新时代新征程新伟业】中国蚕业科学研究世界领先 “超级蚕”育种计划启动******
中新网重庆12月20日电 题：中国蚕业科学研究世界领先 “超级蚕”育种计划启动
中新网记者 钟旖
“我们正着手启动‘超级蚕’育种计划，希望以育种上的跨越，助推蚕桑产业实现向仲怀院士提出的‘重回经济发展主赛道’。”在实验室内忙碌的西南大学家蚕基因组生物学国家重点实验室主任、国家蚕桑产业技术体系首席科学家代方银教授近日在接受中新网记者采访时如是说。
这是中国蚕桑学领域唯一的国家重点实验室，2022年已接连发布多个重要成果。10月，代方银团队完成种质资源“千蚕基因组计划”，发布世界首张“家蚕超级泛基因组图谱”，率先创建“数字家蚕”基因库，将中国蚕学研究推进到分子设计育种阶段……中国蚕业科学研究持续保持世界领跑地位。
图为西南大学家蚕基因组生物学国家重点实验室主任代方银在实验室内指导工作。 周毅 摄这样的成果何以取得？窥一斑而知全豹，代方银向记者谈起从事家蚕遗传学研究的30年。
代方银1969年出生于贵州一个农村家庭，亲身经历磨砺，让他深知“农”为民之本的重要性。在填报高考志愿时，他主动选择西南农业大学(2005年与西南师范大学合并为西南大学)，并于1993年毕业留校，在现中国工程院院士、西南大学蚕学与系统生物学研究所所长向仲怀及前任国家蚕桑产业技术体系首席科学家鲁成的培养下，从事家蚕种质资源保护和研究，为蚕学发展执灯前行。
“当时，身边人都说我‘掉进了苦海’，但我并不觉得。”代方银介绍说，保护家蚕品种资源，是所有家蚕研究的基础。为保存好蚕品种，彼时他常年待在西南农业大学家蚕基因资源库内，像养育孩子一样照料蚕宝宝，同时收集、鉴定、诱变及定向改造家蚕。
至世纪之交，资源库内蚕的品系数从前人积累的300多种增至700多种，西南农业大学正式宣布建成世界最大家蚕基因资源库。目前，这一被誉为“蚕宫殿”的“世界第一库”已占据领先地位20多年，保存着1100余种家蚕品系活体，为后期开展育种研究奠定雄厚基础。
蚕，中国从古至今最主要的经济昆虫之一，为国家经济社会发展立下汗马功劳。但二十世纪八九十年代以来，家蚕育种遇到瓶颈。传统育种方法的局限性令家蚕的品种、产量、性状无明显改善，严重限制了蚕桑产业效益的进一步提升。
图为家蚕生命周期各阶段丰富的表型多样性。 家蚕基因组生物学国家重点实验室供图代方银认为，培育高产、优质、高抗、具有特殊性能的高价值蚕品种是家蚕育种的重要方向，而为“育种”破局的前提是摸清影响家蚕育种性状的基因状况。2019年代方银团队全面启动“千蚕基因组”计划，历时4年出炉“家蚕超级泛基因组图谱”。
据介绍，团队对主要来自“蚕宫殿”中的1078份蚕种质资源进行了深度测序，囊括了目前最全面的家蚕和野桑蚕基因组信息，是迄今全球动植物中最大的长读长泛基因组。简单来说，通过这张图，科学家可以像“查字典”一样去对接表型和基因组密码。
“这一成果将开启分子育种新纪元。”向仲怀评价说，如果说以前鉴定特定性状的基因或其因果变异犹如“大海捞针”，现在可谓是“瓮中捉鳖”。超级泛基因组提供了“精细网格化”的“坐标”指导，行家里手可以根据育种目标，结合基因组选择、基因编辑、合成生物学等分子育种手段，实现设计育种。
从发展建成世界最大“家蚕基因库”到主持完成“千蚕基因组”计划，再到充满期待的“超级蚕”育种，代方银把其科研之路归纳为“三部曲”。他畅想，随着蚕桑基因组生物学成果向应用开发推进，现代蚕桑业实现转型升级后再次大力造福人类，不仅为乡村振兴、生物经济等提供新的供给，也可在医学、材料学等有关国家战略需要的核心技术领域迸发出新的作用。
年过五旬，身兼教学、科研、管理等职的代方银觉得自己的时间愈发宝贵。他坦言，“超级蚕”的设计育种之路或将面临曲折，但只要道路是正确的，就不怕用长期的实践来检验，要努力去实现。
“科研的本质就是有需求导向和时代特征的创新，而创新就是发现未发现、揭示未揭示、创造未创造。”代方银告诉记者。(完)
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