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民进党当局通过所谓“排黑条款” 台媒：假瞎子摸象，故意略过重点******

　　【环球时报特约记者 张若】“九合一”选举惨败后，民进党内检讨把矛头指向“黑金”。15日，民进党当局通过所谓的“排黑条款”，看似顺应民意，实则是企图转移焦点。

　　面对“黑道治台”争议频传，台“行政院”15日通过“公职人员选举罢免法”、正副领导人“选举罢免法”修正草案，有四类人不能登记参选，包括安全犯罪、黑金枪毒重大犯罪、贿选及重罪重刑。比如针对黑金枪毒的重大犯罪行为，草案规定曾触犯“组织犯罪防治条例”“洗钱防治法”“枪炮弹药刀械管制条例”“毒品危害防治条例”等，经判决确定，不得登记为候选人。目前，岛内规定曾犯内乱、外患罪，经判刑确定，不得登记参选正副领导人及公职人员候选人。此次修法增订，违反“国安法”“机密保护法”“情报工作法”及“反渗透法”也纳入规范。此外，7年以上重罪被判10年以上，经判决确定，修法也将限制其参选资格。台“行政院长”苏贞昌声称，排除“黑、金、枪、毒”参政是民众共同期待，也是该做的事。台“内政部”15日称，两项“选举罢免法”的修正，将有助于确立“清廉参政”，维护选举制度公平及公正性，如能顺利于2024年选举公告发布前完成修法，即能适用。

　　“我就问，你们提了一大堆林林总总的东西，处理到黄承国了吗？如果没有就是在转移焦点啊！”国民党台北市议员徐巧芯称，绿营根本不想处理黄承国以及郭哲敏、林炳文等人，而且这些人没有参与选举，但是他们可以控制候选人，所以有实质影响力，“有权力的人看似有权力，实质背后被别人操控，这才是英系的黑金让大家觉得细思极恐的地方。而你提出这些东西，有什么用？这只是转移焦点，想欺骗民众说我们在处理了”。徐巧芯提到的黄承国曾是蔡英文的“国策顾问”，现任民进党中常委，也是“天道盟”的头目，郭哲敏和林炳文也都是帮派分子，且与台湾警界高层关系密切。

　　民众党“立法院”党团副总召集人赖香伶15日称，大家不要忘记，为何选前蔡英文站出来讲“终结黑金”，选后又爆出多起“黑金”勾结疑云，“台南88枪击案”至今未破，后面延伸出来的政商关系、黑道介入等，不能只通过“黑金条例”终结，“民众在看的是你有没有宣战、破案的决心”。

　　《联合报》嘲讽称，民进党很流行“不对症下药”。例如，输入大陆的农渔产品被禁，就声称对岸“打压”；被指“黑金治台”，便说要修法扩大“排黑条款”，却不处理中常委黄承国的问题，“假瞎子摸象便是如此，知道要故意略过重点”。联合新闻网称，民进党近来与“黑道”“黑金”等字眼形影不离，选后台北市“立委”补选开战两周，民进党参选人吴怡农又陷入“黑道疑云”，昔日协助吴怡农参选的黄承国备受关注。因此，民进党火速通过“排黑条款”，无非是提升社会观感，转移吴怡农卷入黑道的讨论，试图挽救台北市“立委”补选选情。文章批评称，是否为“假修法排黑、真转移焦点”，很快就会见真章，但若排黑只是攻防武器，也让选后检讨显得廉价。(环球时报)

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）