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)
人工智能治理体系如何平衡包容?中外专家把脉建言******
中新网北京12月4日电(记者 孙自法)作为有望引领人类未来变革的一项战略性技术,人工智能(AI)近年来在快速发展并赋能千行百业的同时,也带来安全、隐私、公平等系列问题和挑战,人工智能治理概念应运而生,备受关注。
由清华大学主办、联合国开发计划署支持的2021人工智能合作与治理国际论坛12月4日在北京开幕,中国科技部副部长李萌致辞时形象表示,“我们现在正站在智能化社会的门槛上,人工智能这条大船正载着我们向智能化世界驶去,而治理正是随时校正大船航向,确保大船行稳致远”。
在随后举行的“如何构建一个平衡包容的人工智能治理体系”主论坛上,中外专家学者线上线下对话,把脉人工智能发展,聚焦治理体系构建。
中国国家新一代人工智能治理专业委员会主任、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜提出,人工智能治理直面数据、算法、算力、场景等四大要素挑战,价值导向上要坚持人工智能技术安全可控的底线思维、维护个人权益尊严与平等的人本思维、人工智能赋能经济社会发展的发展思维和人工智能促进可持续发展的全球思维,遵循“和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共同责任、开放协作、敏捷治理”的治理原则,着重从“包容、共享、审慎、负责”价值原则来平衡人工智能治理中的发展和安全需求,形成人工智能治理机制的价值共识,推动实现全球协同治理。
关于“审慎”价值原则,薛澜强调,要对人工智能治理给出明确的安全底线,既不能放任不管,任其野蛮生长,也不能出现“一管就死”,避免矫枉过正。
世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示,人工智能是第四次工业革命的代表性技术,人工智能治理旨在促进具有人类价值的人工智能创新发展,以造福人类和地球,因此,人工智能治理应遵循人工智能发展规律,具有开放的多利益相关者共治的结构,应综合运用技术、规则、教育等多种工具,并有效植入到人工智能应用平台之中。他还特别强调,不仅要发展人工智能各式各样的应用技术,还要发展一批保护隐私和公平、加强监管的人工智能治理支撑技术。
联合国助理秘书长、联合国开发计划署政策与方案支助局局长徐浩良指出,人工智能不是万能灵药,它的好坏取决于使用人工智能的人及数据基础、治理标准。“我们需要全面地看待人工智能,需要跨越国界、跨行业和跨代际的合作,来制定必要的治理框架”。他说,国际机构和国家间的合作至关重要,联合国教科文组织最近通过有关人工智能伦理的提案,得到许多成员国的支持,这是积极的一步。联合国开发计划署已做好准备,为政府和其他利益攸关方构建人工智能治理框架提供支持,让人工智能成为推动可持续发展的重要力量。
“为什么我们需要一种新的、21世纪国际合作方式来治理人工智能?”卡内基理事会资深研究员、人工智能与平等倡议联席主任温德尔·瓦拉赫认为,首先是以数字和生物革命为代表的新兴技术正在重新定义人类的意义,并且重塑世界和未来前景;二是技术速度远远快于道德和法律监督到位的速度,新的人工智能部署的绝对普遍性和速度,颠覆了行业政府、传统机构以及与人们生活息息相关的社会技术结构;三是人工智能和机器学习存在基本控制问题,作为关键系统组建部署时会构成潜在危险。
他说,建立一个合作的人工智能国际治理机制,应该是敏捷的、适应性的、预见性的、响应性的、包容性的,“但是我们应该很清楚,如果没有中国和美国的参与,所有人工智能国际治理方案都只能是幻想。如果不大力转向国际合作,我们将无法成功度过未来几十年”。
“今天社会不仅仅是外卖小哥被困在算法里,我们每个人都被困在各式各样的算法里。”清华大学智库中心主任、智能社会治理研究院院长苏竣认为,人类即将从工业社会迈向以科技进步和智能技术为基础的智能社会,人工智能技术在颠覆性地重组人类社会的同时,也给人类社会的法律隐私、道德伦理、公共治理带来诸多严峻挑战。
他说,技术是中性的,算法是无辜的,在这场人工智能掀起的人类社会巨变中,需要科学的方法研究和应对科技发展带来的种种风险、问题和挑战。“开展人工智能社会实验、探索智能社会治理的中国道路”的倡议自2019年发起以来,经过两年多努力,已在全国有序展开,实现智能技术治理与智能社会治理齐头并举,将为构建有人文温度的智能社会作贡献。
加拿大国际治理创新中心总裁罗欣顿·麦德拉指出,人工智能治理体系在数据领域,要有全球所有国家都接受的数据伦理方面的标准,包括如何搜集数据、收集谁的数据、如何储存数据、如何整合数据、如何分析数据、如何加密、如何保证数据安全、如何使用数据等,“在全球层面共同创建普遍性的标准,它需要很多很多的努力,这就是我们这个世纪的治理挑战”。针对现在越来越多的全球价值链当中,因为机器的替代,很多工作机会被失去的问题,他建议由来自不同社会、不同文化或宗教背景的哲学家组建一个全球性委员会,来思考应对和解决之策。
清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正表示,当前,中国人工智能发展水平已跻身世界第一梯队,也肩负着参与国际治理规则制定的职责。因此,如何助力全球社会共同构建一个平衡包容的人工智能治理体系,需要进行系统思考,开展国际对话。(完)