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铁警吴岩松：平安春运的“守护者”******

　　中新网北京2月1日电题：铁警吴岩松：平安春运的“守护者”

　　作者邓有林

　　1月30日是今年春运第24天。清晨6点钟，夜色还未褪去，北京北站的候车大厅已经灯火通明，民警吴岩松装备整齐地走出警务执勤室。6点37分从北京北站开往怀柔北的S515次列车是当天第一趟车，他忙碌的一天就从守护旅客平安进站开始。

　　吴岩松今年45岁，2004年从部队转业加入公安队伍。多年来，早起是他雷打不动的习惯，打好热水，把执勤室打扫干净，精神饱满地投入工作。他当班期间，站区里第一抹“警色”总是他的身影。

　　“今天站区发送、到达旅客列车一共64趟，有近2万客流。”向车站客运部门工作人员了解情况后，作为春运“老兵”的吴岩松很快就在随身携带的工作日记上列出了一天的工作计划。

　　8点到9点是车站的第一波客流高峰，开完交班会后，吴岩松和同事匆匆赶到候车室内，趁着旅客们候车休息的空档，集中开展反诈防骗宣传，引导旅客扫码下载“全民反诈”APP，提醒旅客捂好“钱袋子”，谨防网络电信诈骗。吴岩松说，火车站是人群的集散地，反诈宣传受众广，传播速度快，民警多提示，旅客群众的财产安全就多一份保障。

铁警吴岩松(中) 北京铁路公安局供图

　　“吴警官，今天又是你当班啊。”路过检票进站口时，客运员赵蕊和吴岩松热情地打招呼。吴岩松和车站工作人员都很熟络，经常出警帮助处理旅客矛盾纠纷。大家都说，只要他来了，心里就踏实了。

　　前不久，一名听力语言有障碍的旅客着急赶车，却错把北京北站当成北京站，硬要闯卡进站，正在附近执勤的吴岩松闻讯立即带着纸笔赶到进站口，通过书写交流，很快就稳定了旅客情绪，得知该旅客平日里很少出远门乘车，担心再搭错车，吴岩松又贴心地帮他打上出租车后才放心离开。

　　午饭时间，旅客熙熙攘攘依然很多，吴岩松是最后一个倒班回食堂吃饭的。到了食堂，他先倒了一大杯水，咕咚咕咚喝下几大口才开始吃饭。在站区巡逻执勤，累脚也费嗓子，一遍遍为旅客答疑解惑，一次次对旅客进行安全提示，最忙的时候一天下来嗓子都是哑的。

　　饭吃到一半，他接到同事打来的电话。1月18日，他帮助旅客张某找回了一台价值万元的笔记本电脑，张某为表感谢，寄来一面写有“人民警察为人民，失而复得暖人心”的锦旗。

　　旅客群众的认可总能给吴岩松带来更大的工作动力，他匆匆扒了几口饭，便又迅速回到工作岗位上。16点，从北京北开往大同南的G2537次列车即将发车，吴岩松又投入到列车值乘工作中。车上旅客座无虚席，大包小包的行李塞满了行李架，他边巡视边将行李摆放整齐，以免掉落砸伤旅客。短短2个小时的车程，他在车厢巡视了4圈。

　　20点53分，吴岩松值乘回到北京北站。半个小时后，送走最后一批乘车旅客，候车室就要关闭了。闭站前，他还要对候车区进行清理检查，防止旅客粗心大意遗落行李物品。

　　忙完这些，吴岩松才回到执勤室稍作休息。22点52分，从大同南开往北京北的G2542次列车到站，这是当天最后一趟返京列车。在出站口外，他肩灯闪烁，引导旅客有序出站。夜风乍起，他守护平安春运的信念依然火热。(完)

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）

[责编：天天中]

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