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【地评线】飞天网评：为中国经济发展投下“信心票”******

　　“中国经济韧性强、潜力大、活力足，长期向好的基本面依然不变。只要笃定信心、稳中求进，就一定能实现我们的既定目标。”经济韧性强、潜力大、活力足且长期向好，这是我国经济的基本面，也是我国经济发展的显著特征和优势。当前，我国经济运行仍面临不少风险挑战，但经济长期向好的基本面没有改变。随着中国疫情防控政策的调整，不仅会促进中国自身发展，也将惠及国际社会，为世界经济复苏增添动力。对此，我们要笃定信心，保持定力，专心致志地做好自己的事情。

　　自信来源于长期向好形势。无论是从近三年，还是从2023年元旦假期来看，都集中展示了中国经济发展的韧性与活力。面对新冠肺炎疫情的冲击，中国经济经受住了各种极端考验，在短时间内走出了正向发展趋势。2020年国内生产总值首次突破百万亿元大关，成为全球唯一实现经济正增长的主要经济体；2021年国内生产总值接近115万亿元，占全球经济比重达到18.5%，2022年预期可超过120万亿元。由此说明，中国经济的发展趋势依然保持着强劲势头，中国经济韧性强、潜力大、活力足且长期向好的判断是正确的。2023年元旦，全国交通、餐饮、娱乐、旅游、生活服务等行业逐步回暖，久违城市“烟火气”再次回归，为即将到来的春节注入了新的动力活力。据悉，预计今年春运客流总量超20亿人次，比去年同期增长99.5%，可望恢复到2019年同期水平的七成。无论是从国际社会的反应，还是从国内消费市场的情况来看，都对中国经济发展投下了信心票。

　　自信来源于巨大回旋空间。中国经济发展的区域性和差异性，为经济发展带来了巨大回旋空间，注入了巨大潜力。从东部沿海来看，经济发展快速，产业发展生机勃勃，迈出了高质量发展的坚实步履，在技术创新引领带动下，展示出了强劲发展动力。从中西部地区来看，自身具有先天的资源禀赋和比较优势，在承接东部成熟产业，优化产业结构、提升发展水平等方面，具有互补性，由此形成了由东至西、由城市至乡村的梯度发展格局。“沿海地区踊跃创新，中西部地区加快发展，东北振兴蓄势待发，边疆地区兴边富民。”这就是生机勃勃的中国。各地立足自身资源优势迈出发展步履，实现错位发展，又彼此配合、互为补充，在产业链和供应链方面形成一个发展整体。从中西部地区吸引外资情况来看，中西部地区经济增长与吸收外资增速多年高于东部地区，为扩大内需、民营企业发展、新型城镇化建设、乡村振兴、国际合作等拓展了更加广阔的空间。这些都是中国经济稳中有进、稳中向好发展的底气与自信。

　　自信来源于持续对外开放。提高利用外资水平，开放大门要越开越大，让更多外资进得来。2023年1月1日，《鼓励外商投资产业目录（2022年版）》正式生效施行，总条目1474条，与2020年版相比，增加239条、修改167条。鼓励目录越来越长，负面清单越来越短。近年来，我国持续降低外资准入门槛，全国和自贸试验区外资准入负面清单已分别缩减至31条和27条，形成了制造业基本开放、农业服务业稳步持续开放的格局。去年前11月，我国实际使用外资金额11560.9亿元，按可比口径同比增长9.9%；我国货物贸易进出口总值38.34万亿元，同比增长8.6%。我国已经连续3年清理了与外商投资法不符的法规、规章、规范性文件，推动了500多份文件的立改废。外资的逆势增长，不仅说明中国经济具有巨大的潜力动力，而且进一步增强了我们推动高质量发展的强大自信。（李萍）

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）