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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)

网络募捐不能违背公序良俗******

　　□ 金泽刚

　　近日，江秋莲与刘暖曦(曾用名：刘鑫)生命权纠纷案在山东省青岛市中级人民法院迎来终审宣判：驳回上诉，维持原判，刘暖曦需赔偿江秋莲各项经济损失49.6万元及精神损害抚慰金20万元。从法律上讲，该案已画上了句号，但案结事未了。随后刘暖曦通过微博就赔偿款发起网络募捐，引发很多网友愤慨。目前刘暖曦账号已被禁言。这起事件也引发了公众对网络募捐所涉法律问题的关注。

　　根据我国慈善法相关规定，慈善募捐，包括面向社会公众的公开募捐和面向特定对象的定向募捐。由于慈善的公益特性，决定了自然人主体并不具备慈善募捐的资格，因此个人在微博就赔偿款进行募捐，呼吁网民进行打赏不属于慈善募捐的范畴。此类行为在性质上可定义为通过网络的个人求助行为。

　　对于他人发起的求助，社会大众或出于同情、怜悯等缘由而给予其物质帮助，这在性质上归属于民事赠与，对此，法律并未禁止。当然，民事法律行为应当遵循诚实信用等基本原则，求助人不得采取欺诈等方式向他人求助，以获得捐款，还应当遵照事先说明的用途使用募捐款项，否则构成民法上的“欺诈”，即诈捐，诈捐是要承担相应法律责任的。

　　与此同时，我国民法典规定，民事主体从事民事活动，不得违反法律，不得违背公序良俗，违背公序良俗的民事法律行为无效。就此案来说，法院的判决已明确了其中的是非曲直，也尊重了人民群众朴素的公平正义观念。司法判决弘扬的是人间正气，呼唤的是社会良知，热心助人者应该得到补偿和认同，自私冷漠者必须得到批评和惩罚。这不只是司法判决的法理所在，也是社会公序良俗的必然要求。

　　2021年最高人民法院在《关于深入推进社会主义核心价值观融入裁判文书释法说理的指导意见》中指出，各级人民法院应当深入推进社会主义核心价值观融入裁判文书释法说理，将社会主义核心价值观作为理解立法目的和法律原则的重要指引，即司法判决就应彰显公平正义，鞭挞丑恶自私。由此案说开，如果其他案件的当事人也因违背社会主义核心价值观与中华传统美德的行为，对他人造成伤害而被法院判处承担赔偿责任，但又就赔偿款进行网络募捐，那么这一行为其实就是在向社会公序良俗发起挑战，在向社会主流价值观发起挑战，对此，相关网络平台要严格依据《网络信息内容生态治理规定》《关于切实加强网络暴力治理的通知》等相关规定，承担起相应的法律义务和社会责任，对相关当事人的一些偏激言论，乃至后续的网络募捐行为作出必要的限制和监管。

　　同现实生活中的“讨要”不同，网络属于虚拟空间，在网络上的“求助”不仅求助对象广泛，明显带有社会公共属性，而且便于美化自身角色，从而容易博取同情，进而获利。因此，对网络平台上的求助行为，特别是网络打赏等经济活动的监管亟待加强。对于是否将个人募捐求助纳入慈善法的规制范畴，值得进一步探讨。如果立法条件尚不成熟，亦可考虑在目前的《社会救助暂行办法》中增设关于“网筹型个人求助”的内容，因为完备的社会保障制度和慈善制度在外延上应当包括个人求助制度，个人求助的核心在于个人求助权利得到保障和实现。

　　无论如何，从目前的法律规定来看，不是什么钱都能在网上“讨要”。网络求助同样应当遵循民事行为的基本准则，而且，网络求助应当留给那些真正需要帮助的人，不能让网络平台为违法担责者博取同情、获取财物提供帮助。

　　(作者系同济大学法学教授，上海市嘉定区法学会副会长)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）