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【浙江龙泉“青马学习班”系列调研（三）】实现铸魂赋能的学习效果******

　　习近平主席在二〇二三年新年贺词中指出：“青年兴则国家兴，中国发展要靠广大青年挺膺担当。”奋进新征程，尤为需要青年一代坚定信念、真诚奉献、埋头苦干。

　　在前阶段发布的《中共龙泉市委关于建设青年发展型城市的决定》中，“青春”将成为这个城市发展的底色之一。“青马学习班”是龙泉打造青春品质之城的重要载体，以此为媒持续为青年干部人才铸魂赋能，书写“人产城”融合新篇章。

　　人：提升一支青年队伍

　　人才，强国之根本、兴邦之大计。“青马学习班”引导青年群体深入思考、变革谋新，有力提升了当地青年队伍的总体水平，成为培训的一个重要成果。

学员前往浙西南科创基地考察学习

　　有实践才有真知。学习班鼓励学员“真看、真想、真交流”。学习期间，学员们走进田间地头、走进农家小院，亲身感触乡村振兴、农特产业发展；走进工厂车间、走进项目现场，了解营商环境建设、“双招双引”工作；走进社区农村、走进最小网格，体验基层治理、现代城乡社区建设等等。一块农田、一个车间，一段路、一群人，都是学以致用的好课堂。学员边走边学边悟，立志做青年马克思主义者，不负时代，不负华年。

　　学习班不仅“育人”，也在“留人”。青年发展型城市，主体是青年。在学习班中，回归的“龙青”、涌入的“龙漂”在一起互学、互赛，真学习、真思考，结下深厚情谊。

　　学员桑蓓蓓说，在学习班中，她不仅收获了知识，更深入了解了这里，结识了很多优秀的青年朋友，共同为龙泉的发展扛起青春担当。

　　产：带动一批产业发展

　　龙泉有着优质的产业基础，宝剑、青瓷、汽车零部件、工程机械、健康医药等产业都已具备一定规模，电商、文创、美食等新业态经济逐步驶入“快车道”。对于龙泉来说，产业高质量发展的相对短板在山区县，痛点在“引才难”。

　　为破解这个问题，“青马学习班”在开办过程中，围绕龙泉产业发展，尤其是山区县发展开设课程、设置议题，收获学员们的“金点子”。“龙泉自古就产优质灵芝，现在已经进行了一定程度的开发，对于怎么进一步深化产品我有想法。”“咱们这里是中国特色竹乡，品牌已经有了，我觉得要进一步完善、巩固竹木产业链条。”……就这样，一个个想法构思逐步完善为一份份调研报告、发展规划，递送到龙泉相关部门、企业的手中，助力一批产业发展。更有学员表示，愿意前往山区工作、创业，为龙泉发展贡献出自己的力量。

　　学员季诗婷说，“青年在城市中必然是要有所作为的，我们愿意让青年力量在龙泉的每一处都有展现。”

　　城：丰富一座城市底蕴

　　城市发展离不开青春力量，青年成长离不开理论指引。“青马学习班”是贯彻落实党的二十大精神的“龙泉答卷”。在这里，最是书香能致远。在学习班的带动下，全市各行各业青年群体迅速掀起想学习、爱学习的浓厚氛围。在这里，学员们传承弘扬龙泉优秀历史文化，创造性转化、创新性发展，不断巩固团结奋斗的共同思想基础，推进文化自信自强。

　　学员毛剑斌表示，在学习班里，学员们练就理论联系实际真功夫，将党的科学理论转化为解决实际问题的真法宝。学习班中，“书香”与“青春”精彩碰撞，理论与实践紧密结合，成为龙泉这座品质城市的又一道靓丽风景。

　　以习近平新时代中国特色社会主义思想为总教纲，以龙泉市打造“品质之城”的独特市情为总背景，以实地调研、“学思用”结合为总方法，“青马学习班”的学习之旅，让广大青年更深刻地了解“什么是龙泉、如何建设龙泉、建设怎样的龙泉”，将激扬青春的“劲头”扭成一股事业发展的“势头”，统一了青年思想，汇聚起青春力量，书写了一个新时代党的理论体系与地方的发展实践有机结合的生动案例。

　　（光明网记者 陈建栋、李澍）

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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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）