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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)

基金经理：白酒板块基本面有望加速改善******

　　全市场最大白酒基金——招商中证白酒指数基金日前披露2022年四季度报告。与2022年三季度获得净申购不同，四季报显示，该基金总份额从三季度末的615.91亿份下降至四季度末的593.66亿份，四季度基金净赎回超过22亿份。

　　招商基金表示，2022年10月份，由于受到外部环境的影响，市场部分资金选择卖出大消费板块尤其是白酒板块。对于白酒板块的机会，招商中证白酒指数基金的基金经理侯昊认为，白酒板块逐季加速改善的预期非常强烈。未来，恢复的确定性和经济复苏下的基本面逻辑将支撑板块长期投资价值，白酒板块有望迎来基本面修复的第二轮催化。

　　去年四季度出现净赎回

　　侯昊管理的招商中证白酒指数基金在2022年四季度末的规模为683.95亿元，股票仓位较前一季度略有提升，达到94.03%。2022年四季度期间，该基金A类基金份额本期利润约12.07亿元，C类基金份额本期利润约3.33亿元。

　　招商基金表示，2022年10月份，市场部分资金卖出了大消费板块尤其是白酒板块。但是，后来证明这部分资金反应过度，所担心的事情并没有演绎成最悲观的情况，悲观的市场环境给予了较好的建仓时点和纠偏机会。

　　此外，侯昊管理的其它产品2022年四季报也均已出炉。中国证券报记者梳理发现，截至2022年四季度末，侯昊最新管理规模仍在900亿元以上，较前一季度末减少约10亿元。其管理的另一只百亿规模基金——招商国证生物医药指数基金也出现净赎回，2022年四季度净赎回超7亿份。其管理的招商中证新能源汽车份额增长显著，2022年四季度净增长1.25亿份，增幅约20%。

　　股票仓位上，招商中证新能源汽车股票仓位出现提升，2022年四季度末股票持仓较前一季度末提高1.14个百分点；侯昊管理的招商中证物联网主题ETF2022年四季度末的股票仓位较前一季度末降低1.96个百分点。除此之外，其管理的其他多只基金的股票仓位变动幅度均不到1个百分点。

　　具备长期投资价值

　　作为最大白酒基金的管理者，侯昊发表了对白酒板块2023年走势的看法。

　　侯昊表示，目前市场对于白酒“开门红”的情况仍有争论。现在一致的预期是疫情防控政策优化后，消费领域受到的短期冲击仍然存在。白酒板块近期有了较大幅度反弹，我们也从最悲观的情绪中缓过来，并有了一波阶段性的浮盈筹码。

　　他说，更为重要的是，虽然2023年市场对白酒板块的一致预期是“没有亮眼的开门红”，但逐季加速改善的预期非常强烈。未来，恢复的确定性和经济复苏下的基本面逻辑将支撑板块长期的投资价值。

　　侯昊认为，近年来白酒龙头的优势不断扩大，价位升级和品牌集中趋势也没有改变。时间越长会越接近最后的事实：第一波催化是情绪和信心的修复，无关基本面；第二波是经济复苏下基本面的修复，这或成为催化中长期趋势的最重要原因，内需刺激政策将在未来给予产业更强有力的信心来源和基本面支撑。

　　对于2023年的整体市场行情，侯昊认为，触底-复苏-改善将是非常重要的主线。在不同的情景下，市场都将迎来投资中共识最多的时间窗口。在确定性变大，风险偏好上升时，弹性更大的成长板块将更为受益。重回增长逻辑将重塑估值体系，在确定性变强的时间点，除了修复外将获得额外弹性的空间。

　　“我们更需要一份客观和冷静的判断，越长期的产业逻辑和发展方向，随着时间的推进，会过滤短期的噪音，更接近于事情的真相，这也是我们值得长期判断和相信的依据。”他认为，只有最接近于长期真相的事实判断和决策才能获得价值成长的空间。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）