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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)

如何判断自己是复阳还是二次感染？感染过奥密克戎的人群对XBB、BQ.1是否还有保护力？******

　　近期，有关新冠复阳、二次感染的话题引起网友热议，有些网友对此存在忧虑情绪。上海中医药大学附属龙华医院肺病科主任医师薛鸿浩对相关问题作出回答。

　　薛鸿浩解释，复阳是指感染者体内残存的病毒延迟性排出，这些病毒来源于第一次病毒感染；而二次感染是第一次感染康复后被另外一个来源的新冠病毒感染，这些病毒来源于外部感染。一般复阳都是发生在康复之后一个月内，通过核酸PCR检出病毒片段。如果已经超过一个月，核酸又呈阳性，则再感染的可能性比较大，二次感染相隔时间比较久，一般要几个月。

　　据介绍，复阳与二次感染之间症状也存在区别：复阳阶段症状都已经恢复好转，不需要医学上的治疗干预，病毒核酸处于偶尔能检出的状态。因为抗原的灵敏性比核酸低，用抗原检测试剂可能就检不出来。但是二次感染则不同，病毒会经历一个完整的感染周期，包括病毒载量上升、平台维持、下降和消失，因此二次感染病毒浓度会很高，抗原就能连续性被检出，通常会是非常明显的两条杠，也会有不舒服的症状。

　　薛鸿浩说，如果要简单区别是复阳或是二次感染，可通过使用抗原检测试剂。在彻底康复一周或两周后，如果怀疑二次感染，可用抗原剂连续检测三天。如果检测结果是阳性，则可能是二次感染。复阳一般很难检出残余的病毒片段，就算偶尔被检出，一般也不会是一直连续的阳性结果。

　　那么什么样的人群容易出现复阳或二次感染呢？薛鸿浩表示，在免疫功能正常的人群里，发生复阳或者二次感染的概率都是很低的。一般免疫功能正常的患者感染康复之后，可以获得3到6个月以上的保护力。在这段时间内发生二次感染的概率也非常低，只有当免疫保护力变低时才可能发生二次感染。如果是新的病毒变异株，变异株可以打破第一次感染形成的免疫保护，就容易发生二次感染。

　　此外，也有市民关心，不同毒株是否会造成重复感染或是更容易复阳？目前来看在我国还是以BA.5.2、BF.7为主，BQ.1和XBB尚未形成优势传播，但其传播优势会逐渐增加，和BA.5.2和BF.7以及其他50多个输入的亚分支，可能会形成一个共循环。XBB.1.5 的感染者ACE2结合亲和力几乎与 BA.2.75 相当，可能使 XBB.1.5未来像BA.2.75一样获得更多突变，不过XBB.1.5目前免疫压力不大，还不会很快进化。

　　薛鸿浩介绍，如果遇到这几种毒株，再次感染的概率主要取决于两方面：一方面是再次遇到的毒株与BA.5和BF.7有多少重叠，如果病毒一直变异，交叉保护作用降低了则可能造成感染；另一方面则是看人自身抗体水平，尽管感染新冠后短时间内比如三到四个月内不会感染，但不可否认的是，新毒株流行或缩短二次感染“安全窗口”，接种疫苗仍然是最主要的预防手段。

　　据了解，对于复阳和二次感染，中医药学说中也有对应理论可供参考。伏邪理论始源于《素问.生气通天论》中“冬伤于寒，春必温病”的论述，是指在冬天伤于寒邪，内有正气不足，在春天发为温病，与新冠二次感染的概念比较相像；《伤寒论中》又有“伤寒感复”的说法，瘥后伏热未尽，复感新邪，其病复作；中医学中也有“劳复”“房劳”“食复”的描述，提示阳康后的患者应当注意饮食作息以防疾病的复发。

　　薛鸿浩指出，中医药理论中伏邪、感复的理论与复阳、二次感染存在相符合或重叠之处，尤其在发病的认识上一者注重机体免疫力，一者注重人体正气，在提高人体对病毒的抵抗力层面上基本一致。且中医药在治疗及预防新冠上也有独到之处，日常生活锻炼、饮食作息是中医着重的部分，如平时要注意防寒保暖、清淡饮食、作息规律，保持平和心态、不要太过焦虑；要加强运动，可以通过八段锦、六字诀、太极拳等中国传统功法适度锻炼，增强体质，提高免疫力；还可通过中药或食疗调理身体的阴阳平衡，从而提高免疫功能，防治病毒。如体质偏气虚的成年人尤其老年人可适当服用西洋参、黄芪等，脾虚湿重体质者可服用薏米等健脾化湿的中药或食品。（记者 郜阳）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）