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来源：信誉快32023-10-16 17:48

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钱勇：中国式现代化打破“现代化等于西方化”的迷思******

　　中新网北京11月17日电 (记者张尼)“中国式现代化摒弃了西方以资本为中心、物质为中心、两极分化、物质主义膨胀、对外掠夺扩张的现代化老路，我们也打破了‘现代化就等于西方化’这种迷思。”生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇16日在北京表示。

　　16日，以“启航新征程推动绿色发展”为主题的生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。此次圆桌会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办，中国新闻网承办。

　　钱勇作主题报告时表示，中国式现代化是中国共产党领导的社会主义现代化，既有各国现代化的共同特征，但更有基于自己国情的中国特色，主要体现在五个方面：第一是人口规模巨大的现代化；第二是全体人民共同富裕的现代化；第三是物质文明和精神文明相协调的现代化；第四是人与自然和谐共生的现代化；第五是走和平发展道路的现代化。

　　钱勇强调，中国结合自身的国情和实践，探索出自己宝贵的现代化发展道路，既能走得通又能走得好，这既是办好中国自己的事情，也是对全世界重大的贡献。

图为钱勇在圆桌会上作主题报告。

　　在他看来，二十大报告对全面建设社会主义现代化国家的目标任务做了全面部署和安排。“未来五年是全面建设社会主义现代化国家的关键时期，对实现第二个百年奋斗目标也至关重要。”

　　同时，钱勇指出，“人与自然和谐共生是中国式现代化一个重要的中国特色，促进人与自然和谐共生是中国式现代化的一个本质要求。”

　　“推动经济高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，中心任务里的首要任务是高质量发展，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。”钱勇称，二十大把绿色发展、生态环境保护摆到了前所未有的高度。中心任务、首要任务和关键环节环环相扣，绿色低碳发展既是重要环节又是推动新的发展、高质量发展的重要内生动力，中国加快绿色低碳发展的理论逻辑、任务逻辑、行动逻辑更加紧密、更加内生、更加融合。

　　钱勇强调，二十大报告明确，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，还提出推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。所以，现在中国对绿色经济、绿色技术、绿色产品有极大的新增需求，同时对传统行业绿色化改造也有很大需求，会创造巨大市场。

　　“中国有超大规模的国内市场，它不仅给本国经济带来显著的规模经济优势、创新发展优势和抗冲击能力优势，也为全球经济发展提供重要支撑。”钱勇表示，中国经济稳中向好、长期向好的基本面没有变，韧性还是比较强，回旋余地还是比较大，大家对中国的发展要有信心。

　　他说，中国经济结构体系中更多绿色高端经济的结构变化带来新机遇、新市场。欧盟各国在许多产业领域处于领先地位，特别是在制造业方面有显著优势，在这些方面和中国合作有助于双方顺应新产业变革的大趋势，加快形成绿色发展的新优势。(完)

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)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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