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人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。
“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？
高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。
高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。
2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
“升维思考”数字科技发展 大变局中谋求战略主动****** 当今世界，人类社会正经历自工业革命后最重要的一场变革，数字技术是这场“大变局”的核心动力。作为一种新型生产要素，数据深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。数字化转型已经不仅仅是一个技术问题，更是一个战略问题，准确把握其发展趋势，才能谋求战略主动、赢得未来先机。 谈到“升维”，人们很容易联想到科幻小说《三体》中“升维思考，降维打击”的方法论。在商业变革中，“升维思考”就是数字化转型、“数实融合”的过程。自2020年起，腾讯联动百位内部科学家、技术专家和外部院士专家，连续3年发布《数字科技前沿应用趋势》报告观察。 继2021年的“变量”、2022年的“融合”之后，2023年数字科技的发展呈现出明显的“升维”特征。今年的报告以“升维”为题，从IT重塑、未来网络、数实交互和智能世界四个维度，从数字科技的科研突破、重大事件和创新应用等方面，对高性能计算、泛在操作系统、云计算、数字人、时空人工智能、能源互联网、Web3、机器人、数字办公、产业安全共10个热点方向进行了深入分析，对2023年的主要数字科技创新趋势做出前瞻性判断，为洞察数字经济、践行以数强实提供了“升维思考”的参考。
数字科技重构国家竞争新优势 党的二十大报告指出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”。放眼全世界，全球科技竞争趋于白热化，数字经济改变了全球竞争的格局，一部分国家和地区积极发展数字经济，抢占了发展先机，逐渐形成本国或本地区的竞争新优势，而有的国家和地区则处于不进则退的尴尬境地，数字经济环境脆弱，形成明显的对外依赖。 我们常讲，国与国之间的竞争归根结底是综合国力的竞争，在数字化浪潮的背景下，“综合国力”的概念也在嬗变。随着数字技术的持续发展，数据正在成为一种全新的国家实力要素，数字技术竞争已经成为大国关系调整的核心动力之一。 根据中国信息通信研究院的测算，2020年全球数字经济同比名义增长3.0%，当年全球经济负增长3.3%（世界银行数据），数字经济成为拉动全球经济增长，推动经济复苏的主要动力。 中国金融四十人论坛学术顾问、复旦大学特聘教授黄奇帆曾断言，“未来的数字经济时代，国家与国家的核心竞争力就是算力，是千真万确的概念。”有观点认为，当前全球经济形成了传统经济和数字经济构成的“新二元经济”，数字经济和传统产业的并行，成为现代世界的基本特征。 中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告推荐语中表示，数字化转型是一次根本性的变革，它带来的是一次范式变革，信息技术正从助力社会经济发展的辅助工具，转变为引领社会经济发展的核心引擎。 从中共中央、国务院公布的“数据二十条”意见中，我们也能深切感受到国家对于数据的重视。引言中明确指出，意见出台的重要目的在于激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能，构筑国家竞争新优势。 农业经济时代，土地和粮食是人类赖以生存的基础，工业经济时代，石油是国家经济的“血液”，而在数字经济时代，数据作为“新型石油资源”的价值逐渐凸显，类似石油的“采－运－炼－储－用”是工业经济的核心命脉一样，数据的“采－存－算－管－用”就是数字经济的核心命脉。 在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中，无论是高性能计算、泛在操作系统，还是不断演进的云计算、时空人工智能、Web3，以及充满未来色彩的机器人、数字人、自动驾驶，都在重构我们的ICT基础设施，组成了报告中展示的一幅“科技星图”。 在“科技星图”之下，AI大模型、AIGC、自动驾驶、蛋白质结构预测等人工智能应用大量涌现，数字办公、知识共创、远程交互风起云涌，人与人之间的沟通从“在线”向“在场”转变，协同的边界正在逐渐被打破。复杂场景下，“人机物”的深度融合、全面加速，算力不仅成为人类智慧的核心，更是国家核心竞争力的体现。 数实融合夯实高质量发展底座 党的二十大报告指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已经不是一道“选择题”，而是一堂“必修课”。“数据二十条”意见中也提到，促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济是一条“主线”。 作为一种全新定义的生产要素，有异于土地、矿产、森林、石油、人力等，在某种意义上，数据是无形的，看不见摸不着。但是，“无形”的数据却能带来“有形”的、实实在在的生产力，而数据只有流动起来，才会产生更多的可能性、更大的生产力。 数字化是护航实体产业“穿越风浪”的重要助手。对于企业来说，如何充分挖掘数据富矿，释放数据生产力，是数字化转型过程中的重要课题，也是“数实融合”的核心要义。 在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中，腾讯集团高级执行副总裁、腾讯云与智慧产业事业群总裁汤道生提出，数实融合的大潮正在席卷各行各业，数字科技的加速发展，不仅让“联”更加泛在，也让“真”更为身临其境。 在他看来，“全真”要服务真实的场景，解决实际的问题，在城市、能源、制造、交通、教育、文旅、金融、零售等千行百业发挥更大的价值。全真互联既是技术驱动的必然方向，也是社会产业升级的关键推手。 腾讯集团高级执行副总裁、腾讯技术工程事业群总裁卢山也表示，科技更需要价值视角，科技创新的根本目的，是要给用户带来实实在在的价值，科技向善正在成为全社会的共识。 比如，报告中提出，柔性材料的革新将推动机器人仿生精进，依靠光学、电容、电磁等传感技术，机器人触觉传感器进展显著，而芯片、算法到开源生态的进一步突破，将推动机器人从触觉感知向触觉智能进化。在此背景下，远程医疗、可穿戴设备等场景未来3-5年内将有产品级应用问世。后疫情时代，健康产业站在新的起点上，相信相关数字科技将为医疗健康产业带来巨大变革。 实体经济面临的所有问题，都可以在数字科技中寻找答案，这也是一种“升维思考”。正如中国工程院院士、中科院大连化学物理研究所所长刘中民所说，未来具有不确定性，创新离不开对科技趋势的理性判断。以发展的眼光和广阔的视野，从更高的维度思考当前遇到的问题，找准发力点，才能更好地集中力量攻坚克难，化解人类生存发展面临的系列挑战。 在数字经济的语境下，“升维思考”就是通过“数实融合”推动实体经济从竞争力下降、过剩严重的传统模式向数字化赋能、生产率大幅提升的融合发展模式转变，构建以数字科技为引领、以赋能实体经济为主线的新型创新体系，夯实高质量发展的“数字底座”，推动实现中国式现代化，而这也正是腾讯这份报告的意义所在。（金言） （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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