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来源:云顶彩票玩法2024-08-14 17:48

  

龚克:人工智能应用于韧性治理,要依法和适度******

  中新网北京12月11日电 “人工智能(AI)应用于韧性治理要依法和适度,要贯彻AI伦理原则,坚持以人为目的,以目的为中心,而不是以工具为中心,避免技术异化。”

  2022人工智能合作与治理国际论坛12月9日开幕。在其中的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克这样指出。

  2022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(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克,在2022人工智能合作与治理国际论坛主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中发言。主办方供图世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克,在2022人工智能合作与治理国际论坛主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中发言。主办方供图

  龚克认为,当前,韧性已成为可持续发展中的重要要求和愿景。“进入21世纪以来,韧性理论从生态学、工程学、心理学领域逐步延展到城市治理领域。”

  在他看来,韧性发展现在已经成为重要的发展思路。“它正视困难、风险、冲击、变化,以适应力、恢复力应对之,使系统损失减少到可承受、使运行不失稳、发展不逆转。”

  龚克举例指出,韧性的基础设施是韧性城市的基础,AI在提高基础设施韧性方面可以发挥积极的作用。“比如AI可以快速、精准地帮助发现地下送水管网的泄露,以实施快速修复。又比如,AI可以及时、准确预测城市用水需求,帮助实现适时适量的供水。再如,AI可以及早、准确地预报特定灾害,帮助实现预防和减损。”

  “这些例子告诉我们,AI助力韧性发展的作用是无可置疑的,数据是AI发挥作用的重要基础,数据的及时、准确、全面对于AI助力韧性发展至关重要。”龚克坦言,因此,物联网的发展、多源数据的融合、数据的无偏化处理等等,特别是相关知识与数据的结合,以及降低算法对于数据规模、质量的依赖性,成为AI助力韧性发展的技术趋势。

  龚克表示,“就技术赋能而言,人工智能与韧性治理的关系,包括人工智能作为治理工具和人工智能作为治理对象两方面。我认为,两者统一于人工智能在韧性治理中负责任地、符合伦理地、依法和适度地应用。”

  他指出,如果AI要赋能韧性治理,就需要自身增能,增强透明度、可解释性、可靠性、鲁棒性,自身要能抗干扰、抗攻击等,让其自身成为有韧性的AI。“如果AI自身很脆弱,容易被攻击、受干扰,它非但不能助力韧性治理,还会起到相反的作用。”

  同时,龚克强调,AI在用于韧性治理上,要做到依法和适度。

  “就技术赋权来讲,特别强调赋权必须是依法的,要防止技术异化为权力。”他认为,AI系统作为治理工具时应能针对具体应用主体和场景,识别法律赋予的权力边界,并在任何情况下,保证包容、公平、无歧视,保证不伤害,保证人类的监督和决定权。(完)

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                                                                                                                          作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)

                                                                                                                          随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

                                                                                                                          数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。

                                                                                                                          第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。

                                                                                                                          第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。

                                                                                                                          第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。

                                                                                                                          更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。

                                                                                                                          一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。

                                                                                                                          二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。

                                                                                                                          三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

                                                                                                                          四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

                                                                                                                          (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                        [责编:天天中]
                                                                                                                        阅读剩余全文(

                                                                                                                        相关阅读

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