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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)

【网络强国这十年】动画｜摆脱纸上谈兵！带你看看网络安全实战精兵需要哪些“必杀技”******

　　当前，网络空间安全面临的形势复杂多变，以窃取敏感数据、破坏关键信息基础设施为目标的有组织网络攻击愈演愈烈。我国正在迎来数字经济的发展浪潮，千行百业的数字化转型，都需要有网络安全的坚实保障。

　　网络空间的竞争，归根结底是人才的竞争。数据显示，到2027年，我国网络安全人员缺口将达327万，而高校人才培养规模仅为3万/年。在网络安全人才缺口中，实战型人才缺乏的问题更为突出。有高达92%的企业认为其缺乏网络安全实战人才。这也成为整个数字化转型过程中亟需解决的重要命题。

　　网络安全人才要有综合实战能力

　　在2022年国家网络安全宣传周期间发布的《网络安全人才实战能力白皮书》从当前国内网络安全人才状况、人才的攻防实战能力、用人单位的实战能力需求、如何提升人才的攻防实战能力、如何评价提升人才的攻防实战能力、“政、企、学、研”如何共同培养实战人才等方面，通过翔实数据和面向不同群体调研，以及各领域专家学者的认真编撰，为党政机关、重要行业、企事业单位及高校等单位的人才建设战略提供重要参考。

　　从业务需求出发，将网络安全人才实战能力归纳为“攻防实战能力”“漏洞挖掘能力”“工程开发能力”“战效评估能力”四种类型。

　　其中，本次白皮书将重点聚焦的攻防实战能力定义为，在真实业务场景中，利用网络空间安全技术和工具开展安全监测与分析、风险评估、渗透测试事件研判、安全运维、应急响应等工作的能力。这需要网络安全人才掌握各类安全标准的落地实践经验，可以熟练使用网络安全技术和工具，为具体业务开展风险评估，提供安全落地规划指导和建议。

　　同时，网络安全人才还应具备一定的调查取证能力，能够在受到攻击后收集、处理、保存、分析并呈现计算机攻击相关证据，为后续的攻击溯源或案件侦查提供帮助。

　　网络安全人才市场供需仍不匹配

　　白皮书显示，从人才的需求侧来看，网络安全攻防实战人才面临严重缺口。以往很多用人单位不仅专业岗位人员配置不足，还有很多岗位是“兼职人员”，实战能力严重匮乏。数据显示，当前对网络安全人才的需求，能源行业的需求量位列第一，在细分行业中占比为21%，其次是通信、政法、金融、交通、医疗卫生、网安企业等行业。

　　预计未来3至5年内，具备实战技能的安全运维人员与高水平网络安全专家，将成为网络安全人才市场中最为稀缺和抢手的资源，加强网络安全攻防实战人才的培养已成为行业共识。

　　人才培养从实践中来往实战中去

　　网络安全竞赛、实网攻防演练、众测与应急响应，都是近年来我国广泛开展的网络安全实践模式。其中，网络安全竞赛具有强实践性、创新性、对抗性的特点，近年已成为全面检验和提升攻防实战能力的重要方式之一，“以赛促学、以赛代练”理念也帮助一线人员摆脱“纸上谈兵”的困境，在实际工作场景中更加得心应手。

　　科学系统地培养攻防实战人才，应首先建立统一的网络安全攻防实战能力框架，同时通过“竞赛选拔、分类提高、职业引导”的方式，将竞赛、众测、攻防演练、技术分享等方式相结合，形成常态化的攻防人才成长通道。

　　同时，网络安全是一门综合性学科，借鉴国外经验，提出ASK-P模型，将网络安全人才培养分为意识（Awareness）、技能（Skill）、知识（Knowledge）、实践（Practice）四个维度，旨在培养多学科融会贯通，具备综合实战能力的复合型人才。

　　监制：张宁 李政葳  策划：孔繁鑫 制作：刘昊

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）