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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)
种一颗牙整体费用有望减半 最快3月下旬落地实施******
中新网1月12日电(中新财经记者 谢艺观)“种全口牙，相当于在县城买套房”、“一口牙等于一辆宝马”……长期以来，种植牙的高昂收费，让不少深受牙病困扰的人望而却步。
从患者反馈看，种植牙耗材尤其是进口种植牙耗材高昂的价格，是整体收费居高不下的一大因素。
口腔种植体系统集采产生拟中选结果，这意味着种牙将迎来大降价。
资料图：患者在医院治疗。 徐兰青 摄 平均降幅55%！
中新财经从国家医保局获悉，1月11日，口腔种植体系统集中带量采购在四川开标，产生拟中选结果。拟中选产品平均中选价格降至900余元，与集采前中位采购价相比，平均降幅55%。
本次集采汇聚全国近1.8万家医疗机构的需求量，达287万套种植体系统，约占国内年种植牙数量(400万颗)的72%，预计每年可节约患者费用40亿元左右。
值得一提的是，中选企业既包括一些知名国际企业，也包括威海威高、常州百康特等国内企业。1.4万家民营医疗机构也积极参加此次集采，占医疗机构总数的80%。
另外，本次集采还纳入了四级纯钛及钛合金2种材质性能更好、临床认可度更高的种植体，并覆盖了口腔种植体其他耗材部件，能够满足绝大多数临床使用需求。
这对不少饱受牙病困扰的人来说，无疑是个喜讯。
有网友表示，“时间刚刚好，过几个月要去种牙”，“价格减半的话，我考虑种一颗”。
此前，中新财经记者浏览北京多家口腔医院、诊所收费信息，根据种植体的不同，价格分为多档。来自韩国、美国的进口种植牙收费多在1万元以下，瑞士ITI种植牙价格集中在一万两千元以上，最贵的一款是ALL-ON-FOUR美国ET种植牙，标价高达11万。
最终支付价格多少钱？
不过，种植体系统拟中选价格“大跳水”，患者能否以中选价格用上集采中选的种植体产品？
国家医保局提供的信息显示，集采前价格较高的士卓曼、登士柏、诺保科种植体系统从原采购中位价5000元降至1850元左右，市场需求量最大的奥齿泰、登腾种植体系统从原采购中位价1500元左右降至770元左右。
对此，省际联盟联采办负责人表示，在公立医疗机构，医疗服务项目和医用耗材分开计价收费，医用耗材执行“零差率”销售政策，中选价格就是患者最终向医院支付的种植体价格。在民营医疗机构，口腔种植价格实行市场调节，允许民营医疗机构在种植体中选价格基础上加成一定比例。
该负责人同时称，为保障患者知情权、提高透明度，引导患者作出适宜选择，本次集采中选价格将向社会公开发布，各省医保局官网也将长期公布种植体集采中选价，方便患者对比民营医疗机构加价幅度，引导患者前往价格合理的医疗机构就医。
省际联盟联采办负责人还明确，将对价格虚高、收费不合理、虚假宣传的医疗机构予以公开曝光，引导民营医疗机构制定符合市场竞争规律和群众预期的合理价格，真正让患者享受到集采降价实惠。
资料图：在2020年服贸会服务机器人专题展区，口腔种植手术机器人吸引参观者。 中新社记者 富田 摄种植一颗牙整体费用有望减半
口腔种植的费用大致分为种植体、牙冠和医疗服务三个部分，这也是医保部门开展口腔种植价格综合治理的着力点。
省际联盟联采办负责人表示，下一步，四川医保局将于近期率先开展牙冠竞价挂网，促使牙冠价格更加透明合理，其他省份将及时跟进联动四川的牙冠挂网价格。
“种植牙除了材料本身价格高，真正高的是附加值。”有业内人士曾向记者表示，服务性收费标准若无政策性压低，难以明确整体的降价幅度。
省际联盟联采办负责人称，各地医保部门正在按既定目标同步开展口腔种植医疗服务价格全流程调控，通过发挥公立医疗机构价格之“锚”作用，引导民营医疗机构合理定价。通过以上多项治理措施，预计种植一颗牙的整体费用(含医疗服务、种植体和牙冠)有望降低50%左右。
该负责人表示，这只是平均价格降幅。具体情况中，如果原来价格较高的降幅将更为明显，原来已经平价种植的也将有所降价，总体看群众费用负担将显著减轻。
据介绍，预计本次种植体集采结果及竞价后的牙冠挂网价格将于2023年3月下旬到4月中旬在各省陆续落地实施，届时各地口腔种植医疗服务价格也调整到位，患者将全面享受到降价后的种植牙服务。(完)
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（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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