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美国评论员起底佩洛西:贪婪、好战、非常不受欢迎 ******

  中新网1月3日电 据“今日俄罗斯”(RT)报道,美国政治评论员布拉德利·布兰肯希普日前在RT发表专栏文章称,随着美国新一届国会开幕,82岁的南希·佩洛西将卸任众议院议长一职,不过鉴于她多年来的所作所为“非常不受欢迎”,她卸任后应该“很少有人会想念她”。

美国众议院议长佩洛西。(资料图)资料图:佩洛西。

 

  第118届美国国会将于当地时间3日开幕,共和党将控制众议院多数席位,届时众议院议长职位也会随之变动,长期担任民主党领袖的众院议长佩洛西将不得不把手中的木槌交给共和党接任者。

  评论称,佩洛西是迄今为止第一位担任美国众议长的女性,但她创造的所谓“历史性纪录”并不是那么令人信服。

  首先,佩洛西是臭名昭著的“自我交易者”。在美国商业内幕网站(Business Insider)为期5个月的腐败调查中,佩洛西是最引人注目的国会议员之一。据报道,她在特斯拉、迪士尼、Alphabet(谷歌母公司)和Meta(Facebook母公司)等公司拥有大量股份。更令人震惊的是,她自己还作为国会议员直接负责监管这些她“深度持股”的公司。

  文章指出,“纵观佩洛西多年来的个人财富表,你会发现她的财富在担任众议长以来呈指数级增长。她在国会的权力直接转化为了她的个人财富积累——这就是腐败的定义。”

  其次,除了贪婪外,佩洛西还是著名的好战鹰派。2007年,在共和党人小布什担任美国总统期间,佩洛西曾告诉记者:“无论是在对以色列、巴勒斯坦还是叙利亚的政策上,我们和小布什总统之间都没有分歧。”评论表示,小布什政府曾在中东实施种族灭绝计划,佩洛西的支持无疑是“为虎作伥”。

  此外,在帮助美国政府规避多边组织和国际法方面,佩洛西也“发挥了重要作用”。在致时任总统小布什关于巴以问题的一封信中,佩洛西说国会“担心某些国家或团体如果在实地监测的进展中担任重要角色,可能将减少(巴以)在通往和平的现实道路上前进的机会。”根据她和同事的说法,“美国在巴以问题上与各方建立了一定程度的信任,这是其他国家无法比拟的。”实际上,美国国会被认为为小布什政府撑腰,以便不让联合国和欧盟等机构在监督巴以和平计划方面发挥作用。

  民调机构YouGov统计的数据显示,佩洛西的支持率仅为40.1%。据美国民调分析网站FiveThirtyEight称,佩洛西的支持率甚至比拜登43.1%的历史最低支持率还要更低。

  评论表示,人们希望这位82岁的议长能在任期结束后退出政治生活,但她的职业生涯很可能会在一片不满声中无休止地拖延下去。

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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)

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