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)

Windows 7落幕 硬件市场准备好了吗******

　　北京时间1月10日，Windows 7操作系统将结束ESU，即付费外延扩展支持，对于企业用户来说，即便是想再掏钱，微软也不会再下发安全补丁了。在运营了14年之后，微软这款经典产品告别市场，随着软件不断更新升级，硬件真的准备好了吗？

　　系统“走太快”

　　资料显示，Windows 7发布于2009年10月，2015年结束主流支持，2020年结束外延支持，随后微软上线了ESU，允许通过付费的方式订阅安全补丁。据了解， 虽然微软官方已经暂停Windows 7的维护，但是安装了Windows 7的用户，依然可以继续使用。

　　虽然从2020年开始，Windows 7便开始了下线倒计时，许多用户不得已开始升级至Windows 10，但值得关注的是，不少用户升级后便删除了该系统，转回了Windows 8.1的出厂设置系统，而怀念Windows 7的声音则开始发酵，数据也反映了这一点，截至2019年10月，Windows 7市场占有率仍接近57%。

　　朱先生是一名国企职工，疫情居家办公期间，他常用自己的笔记本电脑处理一些表单，他向北京商报记者表示，虽然现在已经习惯于Windows 10，但上手之初却感到诸多不便，觉得新系统太过花哨，例如Windows 10有两套界面风格，即Win23和UWP，界面风格不统一，而更改设置的地方则有两个，即控制面板和“设置”，这些新的设计并未增强使用体验，反而容易让用户混淆。

　　不过更多的声音反映Windows 10比此前的版本更慢，北京商报记者在微博等平台发现，不少用户称Windows 10和自己手里面老旧的电脑不相匹配，界面闪退、电脑蓝屏等问题并不少见，就连开机用时也比此前的Windows 7长了不少，更加花哨的Windows 10自然也多出不少后台进程，让一些搭载了i5处理器的用户也感觉“带不动”。

　　电脑“卖不动”

　　尽管如此，微软更新的脚步丝毫不慢，2021年10月，微软推出了Windows 11，据悉，Windows 11会保持一年一更的节奏，每年下半年上线，支持时间24个月，而企业客户则为36个月。

　　实际上，微软并非意识不到老电脑用户对新系统的抵触，微软在官网支持页面中写道：“大多数Windows 7设备将不符合升级到Windows 11的硬件要求，作为替代方案，兼容的Windows 7电脑可以通过购买和安装完整版本的软件升级到Windows 10。”

　　产业观察家洪仕斌认为，微软作为软件大厂，在一定程度上已经察觉到软件、硬件的更新速度不一，尤其近年来个人电脑出货下滑明显，用户换新电脑的周期越来越长，这些因素不利于新版系统的铺开。

　　数据也佐证了这一点，据分析机构Canalys发布数据，2022年三季度个人电脑遭遇需求大幅下滑，台式机和笔记本电脑在三季度的总出货量同比下降18%至6940万台，其中，笔记本电脑出货量受影响最大，同比下降19%至5470万台。

　　洪仕斌指出，从大背景看，近年来持续的疫情以及多国经济下行叠加高通胀影响，让消费电子市场笼罩着一片愁云惨雾，从个人PC这一品类来看，如今越来越多的电子产品都能作为互联网入口，无疑分摊掉了许多PC电脑方面的需求，而更为重要的是，尽管市场上游戏本依旧是一重要品类，不过从整体PC产业来看，它并没有踏上如今游戏、社交需求的风口，反而是手机以肉眼可见的速度变得愈发智能，承担了以上需求。

　　专家指出，面对此种情况，整机厂商或应考虑对笔记本功能的进一步细分，将更多精力放置在轻薄本、独显本这样的办公刚需品类，游戏本尽管能够撑起高端产品条线，但其毕竟属于改善型消费，在个人消费日益谨慎的今天恐增长有限，突出电脑生产工具属性的同时，进一步改善成本结构，下探价格或是当前较为实际的策略。