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拒不支付职工工资284万元获刑两年******

　　本报记者　　 赵红旗

　　本报通讯员 李文晋 付屹

　　“企业应严格执行员工薪酬制度，遇到困难了，应及时与员工沟通，避免劳动争议纠纷给企业及员工带来不必要的讼累。”1月7日，河南省许昌市中级人民法院组织法官深入辖区企业了解企业所需所求，并针对企业岁尾年终常见的劳资纠纷以案说法，引导企业规范员工薪酬等相关制度，防范法律风险。

　　在一起拒不支付劳动报酬罪案件中，被告人杨某被许昌市建安区人民法院一审判处有期徒刑2年，缓刑3年，并处罚金1万元。2022年12月24日，许昌中院维持了一审判决。目前，该案判决已生效。

　　据悉，2020年5月12日，许昌某健康科技有限公司职工李某等人向许昌市建安区人力资源和社会保障局劳动监察大队投诉公司拖欠职工工资，劳动监察大队立案后，于2020年5月14日对许昌某健康科技有限公司体检部实际控制人杨某下达了《劳动保障监察限期整改指令书》，责令许昌某健康科技有限公司体检部10日内支付拖欠的劳动者工资。

　　收到限期支付劳动者工资整改指令后，被告人杨某作为许昌某健康科技有限公司、许昌某健康科技有限公司体检部的实际控制人，在有能力先行支付部分劳动者工资的情况下，仍拒不支付，并于2020年5月19日至6月1日期间，先后安排其公司出纳将公司资金用于支付体检设备CT机余款、购买体检试剂及支付水电费等。

　　立案后，迫于压力，被告人杨某于2020年6月12日至14日向被拖欠工资的职工支付报酬11万余元。经审计，截至2020年6月30日，许昌某健康科技有限公司体检部欠发228名职工13个月工资共计284.75万元。

　　许昌市建安区人民检察院审查起诉认为，被告人杨某明知人社部门向其下达了限期支付劳动者工资整改指令，在有能力先行支付劳动者部分工资的情况下，拒不支付228名劳动者的工资，应当以拒不支付劳动报酬罪追究其刑事责任。建议判处其有期徒刑2年，缓刑3年，并处罚金1万元。

　　建安区法院一审开庭审理时，杨某对起诉书指控的犯罪事实、罪名及量刑建议均无异议。

　　建安区法院审理认为，被告人杨某行为构成拒不支付劳动报酬罪。其到案后如实供述自己的罪行，且认罪认罚，公诉机关量刑建议适当，遂作出判决。

　　2022年10月30日，一审宣判后，杨某不服，上诉至许昌中院，其辩护人辩称，本案拒不支付劳动报酬犯罪事实轻微、社会危害性低，不应以此追究上诉人杨某的刑事责任。

　　许昌中院审理认为，上诉人杨某作为公司最大股东和实际控制人，应当对所拖欠公司员工的工资承担清偿责任。原判认定事实清楚，证据确实、充分，定罪准确，量刑适当，审判程序合法，依法驳回上诉，维持原判。

　　“刑法明确规定，以转移财产、逃匿等方法逃避支付劳动者的劳动报酬或者有能力支付而不支付劳动者的劳动报酬，数额较大，经政府有关部门责令支付仍不支付的，处3年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；造成严重后果的，处3年以上7年以下有期徒刑，并处罚金。”承办法官介绍说，劳动报酬的清偿顺序优先于普通债权，用人单位拖欠劳动者的劳动报酬和其他普通债务时，具有优先清偿劳动者劳动报酬的法定义务。

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）