新春走基层｜甘肃临夏：大学生“牵手”乡村就业工厂******

　　新华社兰州1月11日电　题：甘肃临夏：大学生“牵手”乡村就业工厂

　　新华社记者

　　打开电脑、登录网站，刚大学毕业不久的马全祥熟练地运营着一家网店。和城市里的上班族不同的是，他的工作地点是在西北老家甘肃省临夏回族自治州一家乡村就业工厂。

　　临夏回族自治州自古被称为西部“旱码头”，这里商业发达，依托当地牛羊养殖建立起的皮毛加工业更是十分兴旺。广河县三甲集镇就是著名的皮毛交易中心。

　　马全祥就业的甘肃西裕工贸有限公司是县上成立的乡村就业工厂，主要从事皮毛马甲生产和整皮加工，并开发生产护膝、护腰、护肩等产品。公司车间员工有307人，大多来自周边农村。

　　临近春节，车间里复工复产的景象“热气腾腾”，员工们忙碌在各条生产线上。

　　广河县乡村就业工厂内，1997年出生的马天龙正在直播带货。新华社记者马莎 摄

　　2020年以来，因为疫情原因，很多线下实体店经营困难，西裕公司将经营转到线上。然而，网络运营及销售人才短缺成了公司发展的最大短板。“普通工人口才表达能力有限，也不懂网络技术，急需相关专业的大学生进入企业。”公司负责人马中云介绍。

　　马全祥2019年从西北民族大学毕业后，在外闯荡了半年，因为家里人口多，经济压力大，他便在2020年回到了家乡。随后，马全祥应聘到西裕公司工作。

　　一开始，他负责客服和售后，每月只有3000多元的固定工资。熟悉企业运营后，公司将两个网上店铺交给他打理，并将这两个店铺一部分股份转让给他。马全祥的收入也从拿固定工资变为绩效奖励。2022年，马全祥的税后收入超过10万元，他非常高兴，将大部分收入补贴家用。

　　广河县乡村就业工厂内，1999年出生的客服杨小倩正在回答电商平台上顾客们的问题。新华社记者马莎 摄

　　“家里人口比较多，有妹妹和弟弟还在上学。我的收入可以极大缓解家里的经济状况。”马全祥这几天在网上翻阅各种汽车信息，并准备考取驾照。有了稳定的收入，买车也提上了日程。

　　马全祥非常庆幸自己的选择，对将来也充满信心：“电商在乡村振兴中是一片蓝海，前景非常广阔。”

　　马中云说，2022年企业又招聘了6名毕业大学生，他们有的来自甘肃省内高校，有的来自省外高校。目前公司在职的大学生达到了16名。

　　广河县乡村就业工厂内，“90”后大学生正在直播带货。新华社记者周梦蝶 摄

　　记者采访发现，许多乡村就业工厂靠近原料产地，生产的商品物美价廉质优，但由于缺乏人才和先进的市场营销手段，总是出现“有货无市”的现象。“我们还要继续加大大学生的招聘力度，以此提升管理和营销水平，推动商品走出去。”马中云说。

　　此外，当地政府也大力支持乡村就业工厂吸收大学生就业，并给予企业每人1500元的就业补贴。目前，广河县已有264名大学毕业生在乡村就业工厂就业，他们逐渐成为乡村振兴的新力量。（记者姜伟超、胡伟杰、马莎、周梦蝶）

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)