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努力开创甘肃农业农村现代化建设新局面******

　　甘肃日报评论员

　　刚刚召开的省委农村工作会议，深入贯彻中央农村工作会议精神，认真总结去年我省“三农”工作，部署了当前和今后一个时期“三农”工作的目标任务。这次会议，对我们锚定建设农业强省目标，扎实推进“三农”各项工作，奋力开创甘肃农业农村现代化建设新局面，具有十分重要的意义。

　　去年以来，我省坚持农业农村优先发展，统筹推进乡村“五个振兴”，加快改善农民群众生产生活条件，脱贫成果有了新提升，粮食生产实现新突破，产业发展迈出新步伐，乡村建设取得新成效，发展动能得到新激发，“三农”工作保持了持续健康发展的良好态势。全省上下要乘势而上、再接再厉，围绕建设农业强省的奋斗目标，加快农业农村现代化步伐，为全面建设社会主义现代化幸福美好新甘肃打下坚实基础。

　　今天的甘肃，“三农”工作重心已经发生历史性转移，农业产业发展进入转型升级的窗口期，乡村建设进入加快补齐短板的机遇期，城镇乡村进入协同融合发展的突破期。加快建设农业强省，我们具备诸多有利条件，拥有比较坚实的发展基础、得天独厚的资源优势、国家政策的倾斜支持、相对健全的支撑体系。但同时也要看到，我省“三农”工作仍面临诸多困难和挑战。在新征程上推进农业强省建设，必须辩证审视“三农”工作面临的形势，既看到有利条件和比较优势，又认清差距不足和短板弱项，坚定信心、主动作为，扬长补短、固强补弱。我们要立足省情农情，总结用好实践经验，把握好规律性认识和原则性要求，坚持党的全面领导，坚持以人为本，坚持改革创新，坚持系统观念，坚持因地制宜，坚持躬身实干，推动农业强省建设不断取得新突破。

　　当前和今后一个时期，做好全省“三农”工作，关键是把握好“六个聚焦”。要聚焦“守底线”，持续夯实“三农”基石，通过精准有效监测帮扶、加快脱贫地区发展、拓展协作帮扶成果，狠抓耕地提升、种子种质、大类品种、多元供给，抓好防止规模性返贫和确保粮食安全两大底线性任务；要聚焦“土特产”，持续壮大优势产业，通过挖掘“土”的资源、放大“特”的优势、提高“产”的效益，充分释放农业产业发展潜力；要聚焦“能致富”，持续拓宽增收渠道，通过强化技能培训、强化利益联结、强化政策扶持，让农民群众钱袋子鼓起来、日子越过越好；要聚焦“现代化”，持续推进乡村建设，通过积极稳妥开展村庄建设、治污治乱改善人居环境、延伸增效做好设施服务，让乡村更美丽、生活更美好；要聚焦“增活力”，持续深化改革创新，通过优化科技供给、深化农村改革、激发内生动力，不断塑造发展新动能新优势；要聚焦“强保证”，持续完善工作机制，通过健全党的领导机制、协调配合机制、干部培训机制、人才引育机制、要素保障机制、督查考核机制，为“三农”发展提供坚强保证。

　　务农重本，国之大纲。做好“三农”工作，使命光荣、责任重大。让我们锚定目标，铆足干劲，全面推进乡村振兴，加快建设农业强省，促进农业高质高效、乡村宜居宜业、农民富裕富足。

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）