本期光明网理论学术动态导读关注创新联合体、高等教育数字化、市场经济体制、科技文化自信等话题,欢迎网友踊跃参与讨论。
【邸晓燕:建设高质量创新联合体】
北京化工大学文法学院邸晓燕认为创新联合体是多主体联合攻关的有效组织形式,建设高质量创新联合体是实施创新驱动发展战略的一条有效途径。创新联合体一般由领军企业主导,联合产学研各方,通过产业技术创新战略联盟、平台、中心、实验室等形式开展联合创新活动。建设高质量创新联合体,可以提高国家创新体系的整体效能。一是提升跨产业的创新绩效。创新联合体的协作创新是一种开放创造和共享。利用创新联合体开展更具战略导向、跨产业、跨组织的合作,有利于通过协同创新提升创新绩效。二是推动创新链、人才链深度融合。通过共建实验室、合作开展项目等方式建设高质量创新联合体,加强企业主导的产学研深度融合,有利于激发创新者的创新潜能,有利于吸引和培养科技领军人才和创新团队,促进人才的合理布局和协调发展。三是有助于优化创新文化环境。在创新联合体内,各方能够形成和巩固彼此之间的信任关系,形成良好的创新文化环境。建设高质量创新联合体是一项系统工程,当前可以从以下三个方面着力。一是优化组织模式和运行机制。创新联合体涉及多个主体,需要协调不同层次的利益关系,建立新的协调与合作方式,推动跨学科、跨产业、跨领域的更广泛更多样化的合作。二是加大基础设施建设力度。三是为创新联合体提供市场机会、技术变革趋势等重要信息,营造良好政策支持环境,帮助创新联合体明确创新方向、把握创新机遇。
摘编自《人民日报》
【张卫国:以数字化变革推进高等教育提质增效】
西南大学校长、教授张卫国认为建设高质量高等教育体系,需要通过数字教育全面支撑学生学、教师教、学校管各环节,由此形成引领高等教育提质增效、创新发展的基础性力量。高等教育的数字化变革,应当从资源、平台、手段等维度入手,加快全领域、全流程、全要素转型升级,推进教育现代化,重塑高等教育格局。主要应从以下三个方面着手。一、基于“新形态”,构建“新生态”。为应对新冠肺炎疫情,我国实施了全球范围内最大规模的有组织在线教育,尽力保障高校在线课程开出率。信息技术日渐成为教育系统性变革的内生变量,数字教育成为一种新的教育形态,支撑着教育现代化的发展。发挥信息技术的优势,整合各种资源要素,加快推进技术应用与教育内容、平台终端、管理手段相融合,真正推动教育的理念更新、模式变革、体系重构。二、立足“新场景”,打造“新场域”。数字教育突破了物理的边界、技术的限制、身份的制约,为教师教、学生学打开了多种想象和可能,高等教育的场景更是无限。用好信息技术设施支撑的各类平台,建立具有物联化、感知化、泛在化特征的新型教育场域,促进教育环境的智能化转型。三、积聚“新线条”,集成“新链条”。现代教育已经从传统的教与学这种“一线两端”的形式,发展为一个循环系统,由多条线组成,不仅关系教、学、研,还涉及管、服、评,一个方面的水平往往会影响另一方面的质量。唯有由不同线条构成的“教育链条”融合协同,数字教育才有智慧,教育的效果才能显现。
摘编自《光明日报》
【丁茂战:构建高水平社会主义市场经济体制】
北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心丁茂战认为未来五年是全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期,前进道路上,要牢牢把握重大原则,深入推进改革创新,着力破解深层次体制机制障碍,构建高水平社会主义市场经济体制,不断提高国家治理体系和治理能力现代化水平,不断彰显中国特色社会主义制度优势,不断增强社会主义现代化建设的动力和活力,把我国制度优势更好转化为国家治理效能。构建高水平社会主义市场经济体制应从三个方面入手。一是坚持和完善基本经济制度,激发市场主体活力。社会主义市场经济体制是中国特色社会主义的重大理论和实践创新,是社会主义基本经济制度的重要组成部分。要按照党的二十大报告部署,坚持和完善社会主义基本经济制度,毫不动摇巩固和发展公有制经济,毫不动摇鼓励、支持、引导非公有制经济发展。包括坚持和完善社会主义基本经济制度、加快国有经济布局优化和结构调整、深化国有企业改革、持续优化民营企业发展环境、积极支持中小微企业发展。二是要充分发挥市场决定性作用,构建全国统一市场。具体措施包括强化市场基础制度规则统一、加快要素市场化改革步伐、推进市场监管公平统一。三要更好发挥政府作用,健全宏观经济治理体系。要完善宏观经济治理、加快建立现代财税制度、深化金融体制改革。
摘编自《经济日报》
【杨怀中:新时代科技文化创新当坚定文化自信】
武汉理工大学马克思主义学院教授杨怀中认为新时代推进科技文化创新当坚定文化自信,没有文化自信,就不可能有科技文化创新。文化自信,是一个国家、一个民族对自身文化的优越性、生命力以及未来发展前景的坚定信念。新时代科技文化创新坚定文化自信,就是要将蕴含在优秀传统文化中的思想观念、思维方式乃至科技方法转化为现实的制度范式和直接的生产力,以文化自信推进科技文化创新。只有这样,我们才能在世界科技文化的博弈中,始终保持对自身科技文化理想、科技文化价值的坚定信念,保持对自身科技文化生命力、科技文化创造力的高度信心,不断增强我国科技文化话语权,提升国家科技文化软实力。中国是一个文化资源大国,也是一个科技文化资源大国。中国古代科技文化中的整体性思维、“天人合一”思想、经世致用理念以及人文情怀等,表征着中国古代科技文化的独特气质和品格,对于今天的科技文化创新发展仍然具有重要意义,也都是今天科技文化创新发展必须坚持和弘扬的基本精神。世界科技强国也一定是世界科技文化强国,建设世界科技强国需要坚强有力的科技文化的引领和支撑,实现高水平科技自立自强必须夯实科技文化根基。事实上,世界科技强国的崛起都是以科技文化的发展繁荣为前提和基础的,没有一流的科技文化,就不可能建成一流的科技强国。
摘编自《中国社会科学网》
(光明网记者李彬整理)
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)