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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)

硅谷“很冷”！谷歌、微软、亚马逊……万人级别大裁员******

　　中新网2月4日电(中新财经记者谢艺观)“资本主义是无情的，招人的时候是talent，裁员的时候就是database里的一个data point，是随机程序被选中的‘幸运鹅’。”这位来自新加坡的谷歌员工最近刚刚收到裁员通知。

　　从去年开始，一场从美国旧金山湾区蔓延的硅谷裁员风暴，让数以万计的科技公司员工面临失业命运。曾经的“高工资”、“高福利”，如今伴随着一纸通知，全部化为泡影。

　　谷歌、微软、亚马逊……万人级别大裁员！

　　1月20日，谷歌CEO皮查伊在致员工信中宣布将全球裁员约1.2万人。据外媒报道，此次裁员是该公司有史以来规模最大的裁员，约占其全球员工总数的6%。

视频：谷歌员工抗议大规模裁员和低工资来源：中国新闻网

　　当被称为“硅谷养老院”的谷歌也加入到裁员队伍时，不少科技公司员工感受到了彻骨的“寒冷”。

　　不只是谷歌，美国科技巨头微软和亚马逊也开启万人级别大裁员。

　　微软近日表示，将在3月31日前裁员1万人；亚马逊近期也提到，将裁员1.8万余人，这亦是该公司史上规模最大的裁员。

　　当人们还没从震惊中走出，电子支付巨头PayPal又在1月底发布公告，在未来几周全球裁员2000名全职员工。

　　如果把时间线拉长，这波科技公司“裁员潮”，从去年上半年开始发酵，并于去年11月份达到一个高峰。当月，推特公司解雇约50%的员工；Meta宣布裁员1.1万人；亚马逊称或将裁员约1万人……

　　一位见识过2022年11月硅谷大裁员的Meta员工称，“心理上的震感尤其强烈，第一次真切地体会到了衰退和裁员。”

　　追踪科技公司裁员情况的Layoffs.fyi网站数据显示，2022年有1040家科技公司裁员，近16万名员工被解雇。而据美国就业咨询公司Challenger，Gray&Christmas数据，仅2022年11月，科技行业就宣布裁员52771人，创下自2000年该公司开始统计相关数据以来的最高纪录。

　　进入2023年，裁员“风暴”更加猛烈。Layoffs.fyi网站显示，2023年第一个月，就有两百多家科技公司裁员，超8万名员工被辞退。

　　“虽然幸运地从裁员‘饥饿游戏’中活下来了，但想一想还是很惊心动魄，这一波裁员感觉比上一波要严酷很多。”一位在美国工作的网友近日表示。

　　科技公司大裁员还引发了外籍员工留美身份问题。

　　在美国硅谷一家科技巨头供职十多年的华人软件工程师陈传昌表示，在这一轮“裁员潮”当中，被裁掉的年轻人压力更大。因资历不深，这部分人在劳动力市场没有优势。其中一部分人持 H-1B签证在美工作，如果两个月内找不到工作，他们就要离开美国。现在就算有公司还在招聘，规模也有限。有些年轻人难觅心仪的机会。

　　科技巨头们为何纷纷选择裁员？

　　在新冠肺炎疫情前期，科技企业曾借助自身优势一路高歌猛进，纷纷启动大规模招聘活动。为何这些科技企业如今又走上裁员之路？

当地时间2022年11月9日，人们在位于美国加利福尼亚州门洛帕克的Meta总部拍照留念。该公司当日表示，将裁员1.1万人。中新社记者刘关关摄

　　“我错了，我对此负责。”Meta首席执行官马克·扎克伯格对于裁员如是表示，“疫情之初，世界迅速转向线上，电子商务激增带来巨大的收入增长。许多人预测，这将是一种永久性的加速，即便疫情结束后也将继续。我也这么认为，所以决定大幅增加投资。不幸的是，事情并没有像我预期的那样发展。电子商务恢复了以前的趋势，而且宏观经济下行、竞争加剧、广告业务下降导致收入远低预期。”

　　不仅是Meta，梳理科技公司给出的裁员理由，疫情下的经济下行、过度雇佣、高通胀和高利率成为“高频词”。

　　“科技公司前期发展有点过快，存在一定盲目性，在过度扩张后或有一个调整过程；全球管控加强下也导致跨国科技企业利润下降。”中国现代国际关系研究院研究员陈凤英告诉中新财经记者，世界经济的收缩叠加国际关系紧张亦对跨国公司发展有所影响。

　　中国政策科学研究会经济政策委员会副主任徐洪才亦表示，“虽然企业裁员有其内部原因，但从共性上来讲，也因为全球经济不景气，企业的日子都不好过了。”