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)

“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号******

　　(经济观察)“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号

　　中新社北京1月11日电 (记者 庞无忌)2023年，防范化解房地产市场风险被视为中国楼市调控政策的重中之重。住房和城乡建设部部长倪虹近日表示，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。“慢撒气”怎么做？这对房地产企业来说意味着什么？

　　对于2023年的房地产工作，倪虹近日表示，概括起来是三句话：增信心、防风险和促转型。其中，针对化解房企风险，倪虹指出，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。重点是增加房企开发贷、并购贷和购房人的按揭贷，满足合理融资需求。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，“慢撒气”实际上指的是在不发生重大系统性风险的前提下，让存量风险有序释放，“去腐生肌”。这个过程中可能会有阵痛，但这是由旧模式向新模式过渡必须承担的成本。

　　针对房企风险，金融监管部门也作出部署。中国央行、银保监会日前联合召开的主要银行信贷工作座谈会明确，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划。其中提到，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。

　　李宇嘉指出，会议释放的信号很清晰，就是要对优质的、稳健经营的房企积极纾困。会议提及的四项行动，其实也是监管部门总结出资金可以投入，并能安全退出的四种类型，这也将是修复房企资产负债表的四种渠道。未来，机构进场推动收并购、资产重组，或者扶持优质房企，也是从这四个渠道进行。

　　这四项行动包含哪些内容？

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs等产品的加入等。负债接续包括负债展期、债转股、出售资产以清偿债务等工作。权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者。预期提升则主要通过减少企业违约、调整销售目标等方式，修复投资者对于房企预期，促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　值得注意的是，加大支持力度并不等于房企可以“等靠要”。李宇嘉提醒，今年相关政策倾向也督促出险企业放弃幻想，断臂求生，以适宜的价格，尽快出让股权和项目。

　　在新的发展模式下，58安居客房产研究院分院院长张波认为，优质的头部房企、“三道红线”绿档房企、提前部署拿地未来有货可卖的房企以及聚焦主航道、稳扎稳打不激进的房企将迎来更大的发展机会。而前期发展脚步迈得太大，或是产业布局过于多元化的企业，容易出现资金问题，最终难在经济产业升级转型的大潮中深耕下去。

　　当然，房地产业链条环环相扣，要化解房企风险最终还需要整体市场的预期回暖、销售恢复，企业才能恢复“造血”功能。这就需要保交楼、增信心。

　　李宇嘉指出，今年，保交楼可以说是没有任何商量余地的任务，一定要夯实房企的主体责任、地方支付的属地责任。对房企来说，需要放弃过去“高举高打”、寻求短期暴利的经营模式，要顺应国家对于房地产新模式的方向，积极参与保障性租赁住房、城乡融合、区域开发等建设，谋求未来可持续的、细水长流的收益。(完)

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