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)

思想政治教育叙事话语的创新探索******

　　思想政治教育叙事话语的创新探索

　　——《思想政治教育叙事话语研究》评介

　　作者：骆郁廷（武汉大学党委原副书记、武汉大学思想政治教育研究院院长）

　　思想政治教育是以马克思主义和中国化马克思主义及其最新成果武装人们的头脑，巩固马克思主义在意识形态领域指导地位，巩固全党全国人民团结奋斗思想基础的重要工作，事关党的前途命运、国家长治久安、民族凝聚力和向心力。而思想政治教育叙事话语，又关系到思想政治教育的说服力和意识形态的吸引力和影响力。长期以来，中国共产党高度重视意识形态话语和思想政治教育叙事话语建设。中国特色社会主义进入新时代，对党的意识形态话语体系和思想政治教育叙事话语建设提出了新要求。2013年，习近平总书记在全国宣传思想工作会议讲话中强调要“讲好中国故事、传播好中国声音”。2021年5月31日，习近平总书记在主持中共中央政治局第三十次集体学习时再次强调要“加快构建中国话语和中国叙事体系”，这一深刻论述具有重要的理论和实践价值。新时代如何不断提升叙事能力，提高思想政治教育的针对性、吸引力、实效性，是马克思主义意识形态话语权建设面临的重大课题。当前，思想政治教育叙事话语研究已成为一个前沿热点问题。由西安交通大学马克思主义学院教授、博士生导师马忠教授所著的《思想政治教育叙事话语研究》一书，将“思想政治教育”与“叙事”紧密联系，围绕构建具有中国特色的新时代意识形态话语体系，对思想政治教育话语创新的一些前沿问题进行了初步探索，很有意义。该书具有以下特点：

　　一是多视角探究思想政治教育的叙事理论。该书以马克思主义为指导，借鉴哲学、语言学、传播学等多学科方法，廓清了思想政治教育叙事话语的基本问题。该书在马克思主义语言观指导下，从“语言是思想的直接现实，观念不能离开语言而存在”的基本观点出发，深入解析了思想政治教育和语言的关系，认为叙事是一种最生动的思想政治教育话语形式。这是因为，人类叙事从来就包含着意识形态，在多元文化和跨文化认知背景下，叙事能以文化、软性方式有效传播思想政治教育的内容，即“叙事+思想政治教育”使抽象复杂的意识形态观念找到有效的话语载体。为此，该书讨论了思想政治教育的叙事基础、叙事使命、叙事要求、叙事策略，是一本兼具理论性和实践性的创见性著作。

　　二是阐明了思想政治教育叙事的时代使命。思想政治教育叙事话语本质上是一种意识形态话语传播的叙事实践。基于新时代视角，该书认为思想政治教育要讲好中国故事、传播中国声音、弘扬中国精神、凝聚中国力量。特别是要讲好中国历史故事、现实故事和发展故事，阐发中国精神、展现中国风貌；要发中华文化之声、中国发展之声、中国和平之声，增强传播意识、提升传播能力；增强精神动力，提供智力支撑，凝聚社会力量。该书尤其针对我国国际传播中面临“有理说不出、说了传不开”的现实困境，强调不断提升叙事能力，体现出鲜明的问题导向。

　　三是细致剖析思想政治教育叙事话语创新方法。思想政治教育话语问题关涉“说什么、对谁说、怎么说”等问题域。为了从话语层面解决这些问题，该书认为运用叙事进行话语创新就成为思想政治教育的必然选择。为此必须把思想政治教育置于真实生动的社会生活中，既要多用理论语言，体现理论表述、问题思考、逻辑推理的要求，抓住本质，又要多用群众语言，通俗易懂、瞄准现象，契合群众的水平要求，使思想政治教育吻合民族文化心理特点，不断增强叙事话语的生动性、审美性、感染力。为了说明运用叙事话语的必要性，该书大量引入历史和现实案例，围绕“符号、意义、语境、接受”等基本问题，对思想政治教育叙事话语做了细致、有效的解释。

　　总体看，该书强调以叙事进行思想政治教育话语创新，视角新颖、方法独特，探索了思想政治教育话语研究新路径，开拓了思想政治教育文化研究新视野、形成了思想政治教育方法研究新空间，是一部思想政治教育叙事话语研究的力作。