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“00后”消防员的春节：我守护万家灯火，愿你渐入“家”境******
中新网北京1月18日电(韦香惠)“起床——”小年清晨的第一声“起床哨”，在消防员王中嗣听来亲切而又响亮。尽管春节临近，他依然还在执行森林巡护任务，一刻不敢松懈。
出生于2000年的王中嗣，2019年参加工作，现已是内蒙古大兴安岭森林消防支队的一名班长，去年12月来江西省九江市执行跨省驻防任务。
图为王中嗣带队执行巡护任务 受访者供图“今天是小年，大扫除的好日子，大家动作都快一点，一会还要交代防火执勤的注意事项……”作为班长，王中嗣早已养成提前10分钟起床的习惯，总是第一个整理好内务、洗漱，再督导各班内务卫生。
“班长，稍等5分钟，我给我爸妈打个电话。”班里一位队员的“口头假条”提醒王中嗣，小年的日子里，该向父母打个电话了。
“爸，妈，家里年货都置办了吧？我邮了些江西的特产给你们，今年又要在外地过年了，您二老保重！”短短的三两句话，王中嗣却不由得愧疚起来。
这是王中嗣成为森林消防员的第四年，也是他第二次独自在外过年。
庐山五老峰山间，坡度70度左右的悬崖峭壁之上，直线距离1.2公里，山路却走了近1个小时。一支由30人组成的巡山小分队背着20余公斤的灭火装备，厚厚的防火服，走进荆棘遍布的丛林，进行艰难的爬行，他们橙红色的身影远远看上去十分耀眼。
“翻过这个山头，到下一个山头就可以歇会儿了。”王中嗣给大家鼓劲儿。气温零下1°C、风力6级的天气条件下，“白天出透汗，早晚凉透心”，直到正月十五，这都将是消防员们每天巡护的“必修课”。
图为王中嗣带队执行巡护任务 受访者供图“巡护执勤看似非常枯燥，实际意义却重大，江西省的自然生态环境非常好，名胜古迹数不胜数，现在正值秋冬季防火紧要期，防火更是重中之重。”队员们都很佩服这位年龄不大，但灭火经验丰富的“00后”班长。
“南方和北方的自然环境真是差别太大了，这山的坡度都快成直角了。”回忆起前段时间参加九江市都昌“12·26”森林火灾的灭火救援任务，同班的消防员李凯心有余悸，“要不是王班长拽我一下，那棵倒木可能就砸我脑瓜子上来了，而不是砸在风机筒上了”。
在王中嗣看来，火场上瞬息万变，加上这里山势陡峭，每次出任务都不能掉以轻心。“其实，上山巡护我们都习以为常了，春节期间任务重，我们也只是干好本职工作，而且平时训练到位，这点苦不算啥。”
天色渐暗，庐山的秀丽景色掩入深重的雾气之中。巡护结束，王中嗣向中队长报告，这天的执勤情况一切正常。
返回营区途中，他给家里人发去信息，“春节，是一年里最重要的日子，过年，是渴望故乡重逢的时节，团聚，是值得重温的美好回忆。但对于有些人来说，是使命任务在肩，是坚守战斗岗位，是守护万家灯火”。(完)
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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