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)

谷歌母公司首次大规模裁员，医疗子公司200多个职位被裁******

谷歌母公司Alphabet将开启大规模裁员。

　　当地时间1月11日，《华尔街日报》报道称，谷歌母公司Alphabet(Nasdaq：GOOG)旗下医疗保健部门Verily Life Sciences将裁员15%，涉及超200多个岗位，这是继其他科技公司经历裁员潮后，Alphabet首次大规模裁员。

　　Verily的首席执行官Stephen Gillett在周三给员工的一封电子邮件中表示，此次裁员将影响Verily约15%的职位，该部门拥有1600余名员工。Verily将停止医疗软件项目Verily Value Suite以及部分处于早期阶段的产品。

　　Gillett于1月3日才正式上任，接替知名遗传学家Andy Conrad担任Verily首席执行官一职。他在电子邮件中写道，“我们正在做出改变，以完善战略、确定产品组合的优先次序、简化运营模式。我们将以更多的资源推进更少的举措。”

　　Gillett还说道，Verily将着重关注与研究和护理相关的产品，并将更多决策权集中于领导团队，而非单独团队。“我们将进入Verily的下一个篇章，现在需要加倍努力实现我们的目标。Verily的最终目标是在精准医疗(precision health)的所有领域开展业务。我们将通过缩小研究和护理之间的距离来实现精准健康。”

　　官网显示，Verily专注于应用人工智能和数据科学，于2015年推出。《华尔街日报》介绍，Verily前身为谷歌生命科学研究部(Google Life Sciences)，其负责的医疗项目致力于将数据和技术应用于治疗，包括虚拟糖尿病诊所以及将研究参与者与临床研究联系起来的在线项目。

　　Verily是Alphabet旗下除谷歌以外最大的业务之一，隶属于被称为“Other Bets”的部门。Other Bets的营收主要来自销售健康技术及互联网服务。根据2022年三季报，期内Other Bets营收2.09亿美元，运营亏损16.11亿美元。

　　去年11月，TCI基金管理公司曾对Alphabet的CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)提出建议，呼吁减少Other Bets的损失，并称该公司员工太多。而Other Bets旗下另一机器人软件业务Intrinsic也于1月11日表示，将解雇40名员工。一位发言人表示，这一决定是基于优先事项和长期战略方向的转变。

　　根据2022年三季报，Alphabet营收690.92亿美元，同比增长6%；净利润为139.1亿美元，同比下滑26.5%；每股摊薄收益为1.06美元，低于去年同期的1.4美元。Alphabet的员工人数在近一年之内从15万人增加了3.68万人至18.68万人，同时相较于第二季度增加1.2万人。

　　在去年12月的一次全公司会议上，皮查伊在回答有关裁员问题时曾表示，他无法做出任何前瞻性承诺。他补充说，谷歌一直试图“让我们能做的事情合理化，以便能够更好地抵御风暴，不管未来会发生什么”。

　　而此前，Alphabet被曝削减内部孵化器Area 120部门的岗位和资金，还取消了员工不必要的商务旅行，但尚未进行大规模裁员。2022年10月，该公司首席财务官Ruth Porat曾表示，第四季度新增员工人数将“降至第三季度新增人数的一半以下”。

　　事实上，不只是Alphabet正在裁员，美国科技公司裁员潮已持续一段时间。仅1月4日，就有三家公司先后宣布裁员，分别为美国视频分享平台Vimeo、云计算巨头Salesforce、电商巨头亚马逊(NYSE:AMZA)。其中亚马逊宣布裁员逾1.8万名员工，是迄今为止科技公司最大规模的一轮裁员。

　　截至美东时间1月11日收盘，Alphabet涨3.51%，报收91.52美元/股。