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)

一线城市新房价格止跌 政策助力楼市或企稳******

　　证券时报记者 张达

　　1月15日，国家统计局发布2022年12月70个大中城市房价数据。数据显示，房价环比下降城市增加，其中，二手房价环比下降城市达到63个。从新房价格来看，一线城市在连跌3个月后出现止跌现象。

　　业内人士认为，一线城市率先出现止跌企稳态势，显示去年四季度以来在供需两端积极的政策产生一定效果。预计2023年需求端政策力度有望加码，热点城市交易量或在二季度开始企稳并慢慢回升，并在下半年带动都市圈周围城市转好。

　　一线城市新房价格止跌

　　国家统计局的数据显示，2022年12月，70个大中城市中房价下降城市有所增加，其中，新房价格环比下降城市有55个，比上月增加4个；二手房价格环比下降城市有63个，比上月增加1个。

　　分城市来看，一线城市新房和二手房价格环比一平一降，二三线城市环比下降。其中，一线城市新房价格环比由上月下降0.2%转为持平；二手房价格环比下降0.5%，降幅比上月扩大0.1个百分点。二线城市新房价格环比下降0.3%，降幅比上月扩大0.1个百分点；二手房价格环比下降0.4%，降幅与上月相同。三线城市新房价格环比下降0.3%，降幅与上月相同；二手房价格环比下降0.4%，降幅比上月收窄0.1个百分点。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进认为，根据简单算术平均计算，2022年12月全国70个城市新房价格指数环比跌幅为0.2%，同比跌幅为2.3%。当前房价指数跌幅总体上没有扩大，说明去年四季度持续性的“三支箭”政策，减少了房企恐慌性降价的心理。最明显的变化是，一线城市连跌3个月后，当前已经有止跌现象。预计新房价格指数的积极变化后续也会逐渐传导到二手房市场中。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉也认为，一线城市新房价格基本止跌，显示去年四季度以来供需两端积极的政策产生一定效果。比如，供给端加快“三支箭”等资金投放、推进保交楼，改善房企资产负债表，推动收并购；需求端积极降低按揭利率，鼓励住房购置和改善等，政策叠加部分缓解了风险预期，购房需求释放也有所稳定。反映在房价上，一线城市率先出现止跌企稳态势。

　　不过，李宇嘉同时指出，2022年12月房价下跌城市增加，市场仍较为疲弱。

　　中原地产首席分析师张大伟则认为，二手房价格表现更值得关注，2022年12月二手房价环比下降城市有63个，说明当前市场全面低迷。

　　政策助力

　　年内楼市或企稳

　　今年以来，中央和地方楼市支持政策密集出台。

　　1月5日，央行、银保监会宣布对首套房贷利率政策实行动态调整，即新房价格环比和同比连续3个月均下降的城市，可阶段性维持、下调或取消当地首套房贷利率下限。住建部部长倪虹在接受媒体专访时也表示，对购买第一套住房的，要大力支持，首付比例、首套利率该降的，都要降下来；对于购买第二套住房的要合理支持，以旧换新、以小换大、生育多子女家庭都要给予政策支持。他还表示今年要因城施策、精准施策，提振市场信心。

　　与此同时，各地稳楼市步伐加快，新疆乌鲁木齐、安徽六安、河南荥阳等多地发布了刺激住房消费需求的政策举措，包括下调首套房贷利率下限、暂停限购政策、放宽首套房认定标准、降低首套房首付比例、换购住房个税减免、支持团购住房、发购房补贴、提高住房公积金贷款额度等。河南更是明确表示，要取消和调整妨碍消费需求释放的限制性政策。

　　李宇嘉认为，稳房价是稳预期、稳需求、纾困供给端的关键。近期央行下调首套房贷利率下限，目的也是为了稳房价，为稳楼市交易、开发创造条件。预计热点城市交易量或在二季度开始企稳并慢慢回升，并在下半年带动都市圈周围城市好转。

　　对于今年的政策预期，上海易居房地产研究院执行院长丁祖昱认为，2023年将继续因城施策用足用好政策工具箱，地方需求端政策力度有望加码，包括市场下行压力较大的远郊区域局部放松限购，定向优化二孩、三孩家庭以及各类人才购房资格等。重点市场倘若出现走弱迹象，不排除政策加码的可能性，以便给市场“保温”。