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)

2022年四季度人才流动报告：生产、销售类岗位招聘需求走高******

　　伴随疫情防控政策优化调整，2022年四季度企业复工复产逐步回归常态，人才流动也呈现触底反弹之势，58同城、赶集直招于近日发布2022年四季度人才流动报告，从城市、职位、薪资等维度剖析当前就业市场人才流动情况，以帮助招聘方把握人才流向，并助力求职者准确掌握就业需求。

　　北京企业招聘需求旺盛，广州平均月薪同比增长26%

　　根据58同城、赶集直招统计数据，2022年四季度，北京受全面复工复产驱动，企业招聘需求位列前茅。相关政策表明，中关村示范区等办公园区通过强化政策支撑、保供保畅、增资扩产等方式，全力服务企业复工复产，努力冲刺全年目标任务。在此背景下，北京企业招聘需求迅猛增长，跃升招聘需求活跃城市首位。

　　另外，经过一年的调整与建设，经济较发达的成都、上海、深圳、广州企业的招聘需求也在四季度大量释放，企业用人需求迎来高峰。

　　求职端，深圳、成都、北京、重庆、上海吸才效应显著。尤其深圳建立健全劳动者终身职业技能培训制度成果显著，在高技能人才培养培训模式下，深圳围绕先进制造业、战略性新兴产业等重点行业和“四新经济”领域，全面推进企业新型学徒制培训，组织开展公益职业技能培训，现已形成引才、育才、用才高地。

　　此外，东莞、青岛、苏州等新一线城市四季度求职投递量同比增长5%左右，这些城市发展势头强劲、就业机会多，同时生活压力相对较小，得到年轻求职者的高度青睐。

　　除政策导向外，人才流动还反映了经济发展的重心与趋势，具有竞争力的市场薪酬是企业锁定人才的“利器”。58同城、赶集直招数据显示，2022年四季度，全国招聘热门城市前十五平均月薪11619元，同比增长7.7%。其中，上海城市平均月薪水平最高，为13402元，同比增长6.6%；广州平均月薪增幅最高，同比增长26%至12952元。折射出，在冲刺业绩的四季度，全国人才市场普遍“钱景”良好，同时，提供具有竞争力的薪酬，是一线城市吸才的重要手段。

　　普工职位招就活跃度双高，物流专员/助理月薪同比增长8.8%

　　从职位上看，2022年四季度，企业招聘需求活跃度TOP15的职位分别为：普工、保安、销售代表、店员/营业员、服务员、文员、商务司机、物流专员/助理、销售经理/主管、收银员、货运司机、前台/总机/接待、保洁、厨师/厨师长、客服专员/助理。伴随制造业企业复工复产，生产、销售相关岗位招聘需求走高，尤其是普工岗位出现较大人才缺口，招聘需求相对更高。

　　求职端，四季度求职者关注TOP15的职位分别为：普工、货运司机、文员、商务司机、店员/营业员、服务员、保安、分拣员、收银员、送餐员、专车司机、销售代表、装卸/搬运工、快递员、前台/总机/接待。同比来看，专车司机、装卸/搬运工、送餐员等职位均有10%以上的增幅。

　　究其原因由于疫情防控影响，个人卫生安全意识增强，点对点出行与线上消费需求激增，跨区域运输不但恢复疫情前水平且稳中有增，带动相关司机/交通服务、物流/仓储类职位的求职需求呈现大幅增长。

　　在招聘活跃职位中，物流专员/助理2022年四季度平均月薪最高，且同环比增幅最大分别为9%、7%。特别是四季度各个电商平台先后推出双十一、双十二等购物节，线上购物订单激增，从而推动了物流行业用工增长，各个物流企业早在电商购物节开始前就开始了抢人大战，薪资水平更是水涨船高。

　　其他职类如货运司机、商务司机、厨师/厨师长平均月薪也相对较高，皆实现过万。除此之外，厨师/厨师长平均月薪同比增长显著，增幅在8%左右；保洁平均月薪近7000元，与三季度相比环比微增2%。

　　作为招聘行业的领导者，58同城、赶集直招依托丰富的大数据资源，按季度对人才流动趋势进行分析盘点，从城市、职位、薪资等维度予以统计对比，为求职者和招聘方提供参考借鉴。不仅如此，58同城、赶集直招还通过一系列线上招聘会和在线智能招聘工具，满足招工和求职需求，实现人岗精准匹配，为稳就业作出积极贡献。（李记）