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台媒：蔡英文宣布延长兵役，义务兵或被派往台积电******

　　【环球时报综合报道】蔡英文宣布台军义务役延长到一年后，29日台媒进一步披露称，这些役男未来有“新任务”，即负责作战区内守备任务，包括保卫台积电厂区。

　　12月29日，台湾“行政院”核定兵役调整方案，2005年1月1日以后出生的役男，自2024年1月1日起恢复征集服常备兵现役，为期一年。自2024年起，义务役入伍训练将以实战化为核心，增加“中高级专长，新式武器与装备及民防训练，城镇战及连、营战斗教练与作战计划演练、汉光演习、民安演习”等训练。

　　台湾《中国时报》29日披露称，台陆军2023年年底将成立4个守备旅，2024年首年募集的9000名一年役期役男将是守备旅的主力，负责作战区内的守备任务，包括油、电等台湾重要基础设施以及台积电厂区的安全防护。台军方官员称，比较脆弱的电力等基础设施或台积电厂房等都是守备旅的重要防护任务，位于偏远地区重要设施，守备旅将以特遣排的编制负责。报道提及，今年10月时曾有外电声称大陆若“武力攻台”将重创台积电，对世界经济造成巨大损失，美国国务卿布林肯扬言台积电不能落入中共手中，美国政府已在规划台积电的紧急应变计划。其中一个说法是美国将会撤离台湾的工程师，在其他地方复制台积电；另一说法是“台湾若被占领，美国将采取焦土战略，摧毁台积电所有设施，阻止北京获得先进芯片技术”。《中国时报》称，为保护台积电，台军“汉光”演习的计算机兵推与实兵演练已多次进行“关键基础设施防护演练”，台陆军与宪兵特战部队也开始演练重要基础设施防护、反突袭等课目。

　　针对蔡英文否认延长兵役有美国压力，台大心理系名誉教授黄光国29日撰文称，美国官员三不五时就批评台湾战备训练不足，防务预算过低、役期过短，根本无力打仗。现在蔡当局决定延长役期，竟然说没有美方压力，“这不是睁着眼睛说瞎话吗？”他直批蔡当局就是“慕洋犬”，对美国百依百顺。媒体人朱凯翔29日称，其实无论台男当4个月还是一年兵都是炮灰，毕竟如果解放军真要“攻台”，必然精锐尽出，4个月、一年甚至两年的义务役士兵都没太大差别。退役中将吴斯怀认为，蔡当局私下已与美国达成默契，配合美国朝“不对称战争”准备，“台湾为什么要当棋子？”

　　“错误政策的代价”，《中国时报》以此为题评论称，民进党当局上台以来一味以强硬“抗中”姿态获取岛内政治利益，让两岸关系滑向深渊；在中美竞争中更完全倒向美国，对表面挺台、实则有意无意把台湾推向深渊的美国百依百顺，结果就是让台海成为“最危险的火药库”。不从两岸对话着手，买再多武器、役期再延长，都不能保障两岸和平与台湾安全。(张 若)

　　(环球时报)

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）