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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)

连花清瘟有三种剂型 该如何选择？******

　　连花清瘟自2005年获批上市以来，由于其广谱抗病毒、抑菌抗炎、退热止咳化痰以及调节免疫、提高抗病康复力的特点，一直在临床上广泛用于感冒、流感等病毒性呼吸道感染性疾病的防治。基于连花清瘟的确切疗效，2020年4月连花清瘟被国家药品监督管理局批准用于“新型冠状病毒肺炎轻型、普通型”的治疗。

　　如今“连花清瘟”这个名字几乎家喻户晓，但当消费者去药店购买连花清瘟时，很多人却常常被一个问题问住——要什么剂型的？

　　很多人知道连花清瘟，也有不少人家中常备连花清瘟，但知道连花清瘟有三种剂型的人似乎不多。2020版《中国药典》收录了连花清瘟胶囊、连花清瘟颗粒和连花清瘟片，这也正是市面上在售的连花清瘟的三种剂型。这三种剂型有何差别？需要之际该如何选择最适合自己或家人的剂型？

　　组方功效相同，剂型各有优势

　　实际上，连花清瘟胶囊、颗粒剂、片剂都是常用于治疗呼吸道感染病的中成药，三种剂型组方、功效及主治都一样，且三者均为口服用药，即全部为经胃肠道给药剂型。

　　连花清瘟的主要成分是金银花、连翘、炙麻黄、炒苦杏仁、石膏、板蓝根、绵马贯众、鱼腥草、广藿香、大黄、红景天、薄荷脑、甘草，具有清瘟解毒、宣肺泄热的作用，适用于感冒、流感症见发热或高热、恶寒、肌肉酸痛、咽干咽痛、身体乏力、舌红苔黄或黄腻等症状者。

　　那么，目前市面在售的连花清瘟胶囊、颗粒剂、片剂，三者在制作工艺上有什么区别？

　　胶囊剂是将药物有效成分填装在空心硬质胶囊中或密封于弹性软质胶囊中而制成的固体制剂。胶囊剂型不仅可以掩盖药物不良气味，更是隔绝了药物与外界水分、空气、光线的接触，从而提高了药物稳定性。因有了胶囊来隔绝外界，可更方便地控制胶囊在胃肠道中分散、分解、溶出和吸收起效的时间，使药物剂型做到了延缓释放和定位释放的目的。

　　颗粒剂作为一种常用中药口服固体剂型，是指使用原料药和适宜的辅料混合制成的呈现为干燥颗粒状的制剂，在使用时加温开水溶解，搅拌均匀后温度适宜即可口服。颗粒剂的工艺延续了传统中药汤剂的特点，所谓“汤者，荡也”，对病邪有扫荡之势，可知其来势勇猛、见效快捷。中药颗粒剂在保持了汤剂吸收快、显效迅速等优点的同时，又克服了汤药服前需临时煎煮、耗时费力、久存易变质等不足。

　　片剂是将药物原料与辅料等进行粉碎，造粒，干燥，再用压片机制成片状，最后在外层形成一层膜衣；也有不需要造粒和干燥，直接压成片剂者。连花清瘟片剂属于薄膜衣片类，使用了一种高分子物料作为片剂的衣膜，该方法应用广泛。这样做的原因，一是使药物理化性质更加稳定，在遇到空气、光线和水分时不易分解、变质，以此来保证药物质量与药效；二是可以掩盖部分中药的苦味或刺激性气味；三是有些药物遇胃酸易被破坏，需包肠溶衣。片剂覆盖一层膜之后，加入固定的食用色素包上颜色衣，则便于识别，可以防止误服。

　　如何选择连花清瘟剂型

　　如果单纯以起效速度而言，颗粒剂具有吸收快、显效迅速的特点。此外，一些吞咽功能不好或服药依从性差的人群，如儿童、老年人以及有吞咽功能障碍的人群等，出于服药时的安全性考虑，建议选用颗粒剂。但是颗粒剂在使用前需要用温开水调匀冲服，如果达不到这个条件，则只能选择其他剂型。另外颗粒剂在保存上不如胶囊和片剂方便，当有出差或旅游出行需求时，建议选择胶囊剂或片剂，使用时更为方便。

　　在知悉上述剂型各自优势以及患者自身状况的情况下，连花清瘟三种剂型的选择也应结合患者的用药顺应性而定，“怎么舒服怎么来”，以用药后症状得以缓解且没有其余不适为度，没有绝对的标准，不必拘泥。

　　在服用连花清瘟期间，应忌吸烟、饮酒，避免进食烧烤、火锅、麻辣烫、巧克力等辛辣、滋腻的食物，也不要贪凉饮冷，以免损伤中焦脾胃之阳气。为避免邪气留于体内，不宜在服用连花清瘟的同时，再服用人参、鹿茸、枸杞等滋补类中药或中成药。

　　连花清瘟虽是家中常备治疗感冒、流感的成药，但有严重的肝病、糖尿病、肾病等慢性病患者或正在使用其他药品，使用前可以咨询医师或药师，避免药物联用出现问题。需要强调的是，在新冠肺炎疫情的特殊背景下，疫情防控人人有责，当出现发热等不适时，应及时去医院就诊或上报社区，在医师指导下对症用药。（李妍）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）