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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)

新冠康复后出现咳嗽怎么处理？该如何注意饮食健康？******

　　康复期如何快速恢复健康

　　感染新冠病毒康复后出现咳嗽怎么处理？该如何注意饮食健康？如何科学进行锻炼？康复后多久可以献血？国务院联防联控机制组织专家进行解答。

　　清淡饮食，注意补充蛋白质

　　“绝大部分人感染新冠病毒7至10天后就进入了康复状态，抗原检测和核酸检测结果都转阴了，但可能遗留一些症状，最多的是咳嗽和嗓子不舒服。”北京中医医院院长刘清泉说，康复期是指核酸检测结果转阴后的7至10天。进入康复期，首先精神上要保持高昂的斗志。有了精气神，身体状态就能快速恢复。

　　康复期不能大补，也不能大吃大喝。有一部分人感染期间吃饭、睡觉都受到影响，加之冬天到来，觉得需要补一补。刘清泉表示，这种观点是不正确的。从中医角度看，康复后大补对身体不利，容易出问题。大吃大喝对身体的康复也不利，甚至出现“食复”，即不正确吃东西导致疾病复发，比如出现发烧的症状，尤其是青少年更容易出现“食复”。不要大吃大喝，特别是不要吃油腻和肥甘厚味的食物，要清淡饮食，可以每天吃一两个鸡蛋、喝牛奶或者喝粥，多吃蔬菜水果，保证体力恢复。

　　康复期需适当加强营养。北京大学人民医院感染科主任高燕说，感染者退烧了，食欲会逐渐恢复，因此可以逐渐恢复到正常饮食状态。要加强蛋白质的摄入，因为人体细胞的功能和各个脏器的功能都非常依赖蛋白质，加强蛋白质营养摄入有利于康复。

　　“康复期会出现咳嗽的症状，没必要用太多药物治疗，可以用一些食疗的方法。”刘清泉说，可以煮点梨汤喝，最好不要放糖，保持梨的自然甜味就可以。按照中医理论，如果咳嗽痰多，煮梨的时候，可以放几粒川贝，喝汤后可以缓解症状；如果痰是白色的，不是特别多，吐出来困难的话，可以放几粒花椒，有利于促进呼吸道修复。

　　不剧烈运动，放缓生活和工作节奏

　　“康复期适量运动有利于康复，但不能剧烈运动。”刘清泉说，剧烈运动不但不能促进身体恢复，还可能出现其他问题。一定要根据自己的病情和身体状况做康复运动。可以做一些比较缓和的运动，如八段锦、太极拳等，有利于气血经络运行通畅，正气恢复。运动量不超过自己平时的1/3，之后逐渐增加。

　　“中青年人在康复期如果有明显的咳嗽、咽痛症状，不要急于锻炼。”高燕说，康复期并不影响中青年人复工复产，但不建议参加高强度的健身运动。康复期间要注意休息，加强营养，促进身体恢复到正常状态。

　　“60岁以上的老年人康复期不应进行高强度健身运动。”高燕说，老年人本身患有糖尿病、高血压、冠心病等慢性病，平时有锻炼的习惯，感染新冠病毒后康复速度慢，抗原检测虽然转阴了，但呼吸道症状还会持续，如果恢复到平时的锻炼水平，可能不利于康复。

　　“康复期，生活和工作节奏可以稍微放缓。”刘清泉说，康复期要注意工作节奏，不要想着用几天时间补回感染后落下的工作，最好不要熬夜加班。

　　康复后参加献血是安全的

　　“献血不会影响献血者身体健康。”北京市红十字血液中心副主任技师郭瑾说，世界卫生组织认为，人体献血量不超过身体总血量的13%是安全的。例如一个50公斤的健康成年人，体内总血量大约为总体重的8%约4000毫升，如果献血400毫升，只占身体总血量的10%，是比较安全的。人体献血后，生理上有代偿和调节机制，失去的血液会有造血器官将血液补充到血管里，血量会很快恢复正常，维持身体正常的循环血容量。血站都加强了防疫工作，参加献血不会增加感染新冠病毒的风险。

　　感染新冠病毒后，什么情况下可以参加献血？郭瑾表示，轻型和普通感染者，发热、流鼻涕、鼻塞、咳嗽等上呼吸道症状消失后满7天，同时最后一次抗原检测或核酸检测阳性后7天才可以献血。目前，这与国际上大部分国家在新冠感染康复后参加献血的条件一致。症状消失后，经过7天的康复，身体处于健康状态，参加献血对身体健康没有危害和影响。如果感染者症状比较严重，出现了重症或危重症，康复出院后6个月才能参加献血。

　　郭瑾说，目前各个血站也加强了管理。如果是康复后参加献血，医护人员会详细了解献血者身体状态，对健康进行综合判断，确保献血者处于身体完全健康的状态下献血，同时也保障血液的安全。

　　本报记者 申少铁

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）