甘肃省军地联合出台文件激励大学生参军入伍******url:https://m.gmw.cn/2023-01/06/content_1303246407.htm,id:1303246407

　　甘肃省

　　军地联合出台文件激励大学生参军入伍

　　优惠政策成龙配套优质兵员络绎不绝

　　“县里免费为我和你阿妈做了体检，我们身体都好。你莫担心我们，在部队好好干工作，不要辜负党和政府的关心……”元旦前夕，在西藏林芝某部服役的甘肃迭部籍藏族战士才旦顿珠接到父亲打来的电话，得知父母身体都好，一直悬着的心终于落了地。

　　“才旦顿珠只是众多陇原青年及其家庭享受征兵政策红利的一个缩影。”甘肃省军区动员局局长史远峰介绍，2022年9月下旬，甘肃省政府和省军区联合出台《甘肃省激励大学生等参军入伍的政策措施》，激发适龄青年应征入伍热情，持续为部队征集输送优质兵员。

　　为保证制订的优惠政策措施既贴合省情民意又实在管用，甘肃省军地多个部门联合协作、密切配合。甘肃省军区动员局先后组织4个批次联合调研组，深入市县、基层一线调研摸底。在摸清适龄青年现实需求和关心关切问题的基础上，他们协调宣传、公安、财政、教育、人社、卫生健康、退役军人事务等11个省征兵工作领导小组成员单位召开6次研讨会，进行试点论证，修改调整政策措施。

　　全省入伍普通本科毕业生退役后，两年内获得所在高校硕士研究生推免资格；高职（专科）毕业生及在校生退役后，在完成学业的前提下可免试入读普通本科，高校参军入伍毕业生均享受高校优秀毕业生单列指标；入伍服役满5年的退役大学毕业生与服务基层项目人员共享10%到15%的公务员定向招录计划；全省基层专武干部招录计划安排40%的名额定向招录退役大学毕业生士兵；服义务兵役期间，参照当地企事业单位职工体检标准，每年为其父母安排一次免费体检……甘肃省军地联合出台的每条优惠措施，都直击应征对象复学、入职、返岗、就业以及家庭实际困难等现实问题。

　　王伟从兰州理工大学毕业后参军入伍，退役返乡后面临就业问题。前不久，他参加当地退役军人事务部门组织的退役老兵培训时，了解到甘肃省国有企业、公务员队伍、专武干部面向退役大学毕业生士兵定向招聘政策后，脸上的愁容终于消散，对自己的职业前景充满信心。记者从有关部门了解到，自《甘肃省激励大学生等参军入伍的政策措施》颁布施行以来，仅西北师范大学就有360余名毕业生向该校征兵工作站咨询2023年上半年参军入伍政策，120名毕业班学生填报了参军入伍意向书。

　　在甘肃省征兵办，记者从会议大厅“2022年度全省征兵工作数据评估示意图”电子屏上看到，数据曲线箭头显示2022年全省征兵“五率”再创新高。省征兵办领导信心满满地说：“2023年征兵工作已经启动，我们力争新年度征兵工作取得新突破，为实现中国梦强军梦添砖加瓦。”（■李小刚贾保华 本报记者 郭干干）

　　（中国国防报 2023年1月6日第二版）

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)