4人已过澳网单打首轮关 中网协球员表现可圈可点******

　　中网协球员表现可圈可点

　　本报讯(记者 李远飞)北京时间昨夜，2023年澳网结束了单打正赛首轮的全部比赛。除因手腕伤势退赛的郑赛赛和因天气原因改期出场的张帅外，其余8名已经出赛的中网协球员里，4人闯过了首轮关。虽然战绩胜负各半，但中国姑娘和小伙的表现可圈可点。

　　去年在法网打入16强、温网和美网晋级32强、澳网闯入第二轮的中国女网新锐郑钦文，在墨尔本公园延续了强势表现，仅用时56分钟，就以6比0和6比2击败了匈牙利球员加尔菲，速胜晋级。加尔菲的单打世界排名是第86位，去年美网也打入了单打第三轮，实力不差。郑钦文能够轻松取胜，与她各方面的充分准备不无干系。“有了更多经验，因为今年不像去年，什么都是第一次。”她赛后说，“最近我的感觉一直都还可以，我也一直在很努力地训练，这一切都是一点一滴积累成的，我对这个结果不意外。希望能够保持水准，下轮看发生什么。”

　　朱琳以6比2和6比4战胜了加拿大球员马里诺，王欣瑜以7比6(2)、6比4淘汰了东道主球员亨特。两名中国姑娘此前都曾与各自对手有过交锋，按照朱琳的话说：“比分看上去轻松，但比赛过程其实很难。”能够赢下来，经验总结是一方面，更重要的是坚持和自信。“我觉得，今天最重要的一点是做到了坚持到底。”王欣瑜赛后说，“最重要的，还是要相信自己能够做到，无论场上的比分如何，你的状态如何，你的对手是谁。”

　　商竣程也是如此。这名首次参加大满贯成人组单打正赛的17岁小将，以6比2、6比4、6(2)比7和7比5击败了排名高出自己120位的德国球员奥特，实现了公开赛年代中网协球员澳网男子单打首轮的成绩突破。他透露，比赛中遇到困难时，自己凭借的也是坚持和自信。

　　张之臻、吴易昺虽然在两场5盘鏖战后遗憾出局，但他们都在场上充分释放了自我，打出了自己想要打的网球。面对“抽击如鞭、发球似炮”的美国球员谢尔顿，张之臻耐心与之周旋，打出了自己的高水准。如果不是决胜盘局分5比4时的那个赛点回球稍稍偏了一点，他就将以胜利者的姿态昂首晋级。虽然最终在残酷的抢十后输球，但张之臻仍然配得上掌声。吴易昺的5盘大战是一场超过4小时的鏖战。在这场比赛里，吴易昺为了增加自己的进攻侵略性，进行了各种大胆尝试，打得不保守，输得不难看。

　　而1比6和3比6输给前世界第一K·普利斯科娃的王曦雨，和1比6、4比6告负的袁悦，看到了自己与对手的差距，期待在未来继续提升自己。以袁悦为例，首次出战澳网单打正赛，首场就被安排在主场地罗德·拉沃尔球场进行，对手还是赛会女单6号种子、希腊名将萨卡里，袁悦尽管拼尽全力，但紧张和实力差距让她最终败下阵来。她在赛后说：“我是排名百位的球员，她是前十球员，我们之间必然有差距。慢慢来，一点点去追上，这不是一天两天的事儿。人家也是通过很长时间才达到今天的程度的。我也需要通过更多训练和比赛去弥补我们的差距。”

　　《北京日报》2023年1月18日第12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)