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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)

落实“金融十六条”在行动 银行业支持房企授信金额已超5.4万亿元******

　　记者 杨 洁

　　2022年11月份以来，“金融十六条”的推出以及三支箭的加速落地，都得到了市场的迅速响应，多家银行同房企签署了意向性授信协议。据中指研究院数据显示，截至1月9日，至少已有105家银行向188家房地产企业提供意向性授信，总额度约54629.33亿元。

　　近日，人民银行党委书记、银保监会主席郭树清在接受媒体专访时特别强调，要落实“金融十六条”措施和改善优质头部房企资产负债表。

　　改善优质房企资产负债表是近段时间多项重要会议一再强调的任务。2022年中央经济工作会议指出，“满足行业合理融资需求，推动行业重组并购，有效防范化解优质头部房企风险，改善资产负债状况”。银保监会官网显示，2022年12月份，郭树清主持召开党委(扩大)会议，会议要求“满足房地产市场合理融资需求，改善优质房企资产负债表”。

　　中信证券首席经济学家明明对《证券日报》记者表示，“改善优质头部房企资产负债表”被多次提及，体现出了稳地产的决心。其中，政策所惠及的主体是“优质头部房企”，意味着政策是有选择性的，保护稳健经营的企业，淘汰无序扩张的企业，促进形成良性的房地产市场。

　　图金融研究院研究员雒佑对《证券日报》记者表示，通过对优质房企释放流动性，不仅有助于帮助头部企业度过危机，也能通过头部房企的改善引导市场预期。

　　目前我国金融市场以银行体系为代表的间接融资模式主导，银行信贷是各类企业最重要的融资渠道之一。对房地产企业而言，开发贷是进行地产施工和投资的主要资金来源，房企信贷融资的重要性不言而喻。

　　记者了解到，由于当前大多为协议授信，具体授信情况还需要商业银行与房企根据情况进一步落实。雒佑表示，“在信贷投放方面，当前要集中解决和防范化解停工衍生的相关风险，帮助地产开发商摆脱资金困境，保证房地产行业‘活起来’，达到‘保项目+保优质主体’的目的。此外，在因城施策背景下，后续在项目及主体上配合政府及地方继续提供更多的金融和信贷支持，比如提高对房地产商信贷敞口的容忍度，提供更多的资金保障。”

　　在明明看来，后续银行在投放信贷前应对企业的财务、经营状况进行深入、细致的调查，降低违约风险。同时，银行也应该对信贷资金的使用进行约束，结合房企的实际情况进行有针对性的支持，确保资金流向最紧缺的薄弱环节以及重点项目，防止资金滥用。

　　中指研究院企业研究总监刘水表示，2022年前三季度，房地产新增贷款占各项新增贷款比例仅为4.7%，而2021年同期是18.1%，房地产新增贷款增速明显低于各项贷款增速水平。2023年，金融机构继续落实“金融十六条”，改善优质头部房企资产负债状况，随着银行授信的落地，房地产贷款投放将明显提速。此外，优质头部房企在发债及股权融资等方面，也将继续得到支持。

　　明明预计，今年个人住房贷款和房地产开发贷款都将比2022年小幅扩张。个人住房贷款方面，一是商品房销售增速将在2023年逐步回正，全年有望实现正增长，二是房贷的早偿现象可能会较2022年有一定缓解。这两个因素的变化将使今年个人住房贷款规模趋于增长。房地产开发贷款作为稳定房地产市场融资环境的“第一支箭”，2022年下半年已经开始逐渐发挥作用，预计2023年将对房地产企业提供更大的支持，满足行业合理融资需求，确保房地产市场平稳健康发展。

　　“2023年房地产销售和投资有望见底回稳，对GDP增长的贡献也有望由负转正。”雒佑表示，接下来中央及地方政府在满足购房者刚性和改善性住房需求方面或将进一步发力，在地产转型方面则持续推进城市更新和老旧改造、保障性租赁住房市场、地产代建等新发展模式，这些都需要大规模的资金投放。可以说地产投资已经迎来政策“应出尽出”阶段，2023年也会成为拉动国内投资的主要动力。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）