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莫让过度炒作耽误新技术******

　　莫让过度炒作耽误新技术

　　李华林

　　横空出世的AIGC，看似拥有广阔前景和多种可能，但目前该概念尚是一个新兴事物。从实验室到大规模商用落地，还有不短距离，市场各方有必要冷静再三，莫让炒作耽误了好技术的好前程。

　　兔年首个交易周，A股市场交投活跃，不少板块收获“涨声一片”。其中，AIGC概念板块指数前4个交易日一度上涨逾7%，引得一众投资者蜂拥至互动平台，追问多家上市公司：是否涉足AIGC？

　　蹿红的AIGC到底是什么？AIGC即AI Generated Content，也就是利用人工智能技术自动生产内容，包括文字、图片、音频、视频、代码等。以最近爆火的聊天机器人ChatGPT为例，这款由美国某实验室推出的机器人既会写论文，也能创作小说，还可编代码，上线仅2个月，月活用户达1亿。因为出乎意料的“聪明”，AIGC被认为是“科技行业的下一个颠覆者”“内容生产力的一次重大革命”。

　　AIGC的横空出世，与此前红极一时的元宇宙、Web3等一脉相承，背后都有着相应技术支撑，承载着人们对未来生活的美好期待。近年来，随着5G通讯、自然语言生成等底层技术日渐成熟，人工智能突飞猛进，用AI绘画、让聊天机器人写代码……现实场景的成功应用，让人们切实触摸到了AIGC带来的改变。

　　我国对数字经济的支持，也给AIGC加了一把火。党的二十大报告提出“加快发展数字经济”，数字经济日益成为高质量发展的新引擎，是新一轮国际竞争的重点领域。某种程度上，把握住数字经济发展先机，就能抢占未来发展制高点。代表数字技术方向之一的AIGC，被视作新赛道。

　　风口之上，谁都想趁机起飞。反映到资本市场，已有不少上市公司积极表态，将在AIGC领域加大投入布局。各路资金也闻风而动，推动相关概念板块一路上涨，多只股票更是接连涨停。

　　不过，尽管AIGC火爆一时，看似拥有广阔前景和多种可能，但目前该概念尚是一个新兴事物，还存在关键核心技术不成熟、商业应用场景较少、技术伦理挑战突出等问题。从理想到现实，从实验室到大规模商用落地，还有不短距离，市场各方有必要冷静再三，莫让炒作耽误了好技术的好前程。

　　从过去经验看，利用人们对未来技术的着迷，以及部分投资者幻想一夜暴富的心理动机，过度宣传、借机炒作的事例不胜枚举。这其中，有些是市场资金有意捧之，相关股票被动身价上涨；有些则是上市公司主动“炒概念”“蹭热点”。但无一例外的是，概念炒作越烈，市场泡沫越大，与国家着力发展实体经济的政策基调相去愈远，对相关行业发展的干扰愈甚，到头来难免落得一地鸡毛。

　　还要注意，随意炒作概念涉嫌市场操纵，一直被监管部门明令禁止。不久前，证监会表示，规范和引导资本市场健康发展，加强对“蹭热点”“炒概念”及上市公司相关方操纵行为的监控处置和打击力度。随着全面注册制正式启动，对相关乱象的整治将只严不松，倘若仍一意炒作，必将被监管部门所不容。

　　对一项新兴技术，投资者抱有热情的同时，也要保有一份审慎。正如多家上市公司坦言，目前AIGC对业务营收影响不大，仍有待进一步推广应用。AIGC概念股能否受益于技术的发展尚未明朗，投资者需把握好投资尺度，切勿跟风炒作，以防追高被套。

　　事实上，再神奇的技术也需经过市场反复检验，任何创新产品的价值实现，都应建立在理性的交易秩序之中。投资者多一份价值投资的理智，上市公司多一份久久为功的定力，市场多一份行稳致远的从容，才有助于一个新兴行业的健康长远发展，让梦想更好地照进实现。

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）