气候变化真的存在吗？还是仅仅是理论预测？******
当地时间12月7日，卡托维兹气候大会中国角“气候传播与公众意识”边会正式举行。来自不同国家的政界、业界和学界人士在边会上围绕气候变化与气候传播、传播干预低碳消费、电影艺术与气候传播等议题展开了热烈讨论。
中新社编委、经济部主任俞岚在边会上发表致辞时表示，全球变暖和气候变化是正在发生并且愈来愈严峻的现实，任何所谓的反证和否认或许只是掩耳盗铃般的自欺欺人。
俞岚认为，当前气候传播应该传递三个重要信息，第一是把公共意义和愿景带入有关气候变化的绿色事业，第二是从两端发力相向而行实现绿色目标，第三是深度运用相关技术使绿色经济流程平滑高效。
在俞岚看来，我们的首要担当是倡导气候变化共识，首要任务是提升公共意义和愿景，首要主张则是强化技术驱动，最终目标是让全球气候治理更有效率。
中新社编委、经济部主任俞岚 中新社 陈溯/摄以下是俞岚致辞全文：
尊敬的解振华特别代表，尊敬的各位来宾，女士们，先生们：
下午好。欢迎大家参加由中国新闻社和国家应对气候变化战略研究和国际合作中心联合主办的“气候传播和公众意识”主题边会。这是我们连续第六年在联合国气候大会“中国角”主办这一主题的边会，也是解振华主任今天凌晨抵达卡托维茨后参加的首场边会，足以可见中国政府对于气候传播和提升公众应对气候变化意识的高度重视。
我本人从2011年德班气候大会开始跟踪全球气候谈判进程，8年来，我和我的同事笔下记录了许许多多的气候人、气候事，见证了全球气候治理的积极进展，也目睹了绿色低碳转型的艰难和困惑。
当前，全球政治经济格局面临强烈不确定，作为媒体人，我们比以往更加迫切地需要向公众讲好气候故事，鼓励更多人自觉加入到应对气候变化的行动中。在新的数字化时代，媒体在应对气候变化中的角色和定位也应该与时俱进，在我看来，我们的首要担当是倡导气候变化共识，首要任务是提升公共意义和愿景，首要主张则是强化技术驱动，最终目标是让全球气候治理更有效率。
在陈述我的观点之前，有一个问题跃然而出，那就是“气候变化是现实发生还是理论预测？”如果答案不是一目了然，那么让我们直观回忆一下近期肆虐的飓风麦克，加利福尼亚山火，印尼的海啸以及很多美妙名称的极端天气现象，比如厄尔尼诺。所以，无需复杂论证，气候变化确实在发生，并且发生的频度和烈度均超出我们的预期。显然，我们需要达成的第一个共识是，全球变暖和气候变化是正在发生并且愈来愈严峻的现实，任何所谓的反证和否认或许只是掩耳盗铃般的自欺欺人。在此次气候大会上发布的一份报告称，全球二氧化碳排放在经过了连续三年的平稳表现后，2017年、2018年再度反弹。到底是我们做错了什么还是做得远远不够？1.5度或2度的目标如何才能按进度实现呢？或许，我们需要做得更多，更加坚定，并且更加有指向性。
以下几个问题，尤其值得关注，也应该是当前气候传播中的要传递的重要信息：
第一，把公共意义和愿景带入有关气候变化的绿色事业。任何经济实体，在财务收益的必然选项基础上，必须把环境、社会效益和公共责任纳入目标和愿景；任何投资活动，除经济回报外，ESG、责任投资和可持续性投资等必须自动成为投资决策的关键要素；公共意义和愿景必须是人类财富创造活动有机且不可或缺的组成部分；绿色必须始终成为人类活动的底色。进入新经济时代，绿色代表价值，绿色创造价值，没有绿色内涵的所谓经济价值在扣除社会成本、环境成本和代际成本等之后所剩无几，所以，公共意义和愿景并非经济不可持续，很多实证研究已经充分说明了这一点。
第二，从两端发力相向而行实现绿色目标。全球多边协议是“从上而下”的制度安排，需要广泛协调参与国的利益和诉求，参与国以民生、发展、福利和成本等因素，都能相对容易地拒绝协议或执行时消极应对。协议本身立意高远，结构缜密，但症结却在执行层面，没有一定强制力的执行机制，国际协议全面落地的可能性不高。那么，为何不可以考虑同步采用“自下而上”的方法呢？就是建立规则导向的气候要素市场和发明并推广有益于可持续发展的技术。绿色技术一旦经济上可行，它的系统性推广就会提速，而广泛运用也就水到渠成。在所谓的第四次工业革命时代，技术不仅是催化剂，而且是主要推动力，一旦通过市场使技术可定价、可交易，那么，即便出于经济考量，市场主体也会理性判断并调整其碳排放和碳足迹，经济个体合成的结果是绿色经济整体收益的“帕累托改善”。
第三，深度运用相关技术使绿色经济流程平滑高效。数字化时代，技术无处不在，绿色经济也不例外。绿色倡议在规范化和流程化的过程中，诸多环节存在瓶颈和制约，仅从制度安排的角度出发，可以一定程度上进行疏导和协调，但多元利益诉求的低程度披露和低精度量化始终约束效率的进一步焕发。假设换一个思路，把技术引入绿色经济流程。比如，区块链技术。运用区块链技术的分布式记账方法，把绿色经济活动和所有参与者的一举一动实时记录，任何修改都会同步呈现，信息在时间上和空间上高度对称，任何的“漂绿”(greenwash)和指标数据造假行为分毫毕现。因此，可核实的技术实现迎刃而解，其后的惩罚机制和强制措施也就有了充分的依据。
这些在全球气候治理和应对气候变化上有争议或者有疑虑的问题，恰恰是媒体可以大有作为的空间。近些年来，我们看到在中国、在波兰、在欧洲，在全球各国，都有可喜的变化正在发生。然而，与此同时，IPCC最新发布的1.5摄氏度报告又一次给人类敲响了警钟。我们都在与时间赛跑，但跑步的速度还不够，记者与媒体的职责，或许就是一遍又一遍地指出这一点，并且用前瞻的眼光帮助厘清未来发展的方向。
我看到，今天在座的有不少是曾并肩作战多年的老朋友，中国参与气候谈判、气候治理这么多年以来，政府、媒体、学界、企业、民间组织也形成了这样一个小小的“命运共同体”，我衷心希望，气候传播的朋友圈能够越来越大，气候传播的事业也能够不断地有“新鲜血液”参与其中。
再次感谢各位参加今天的边会，谢谢！
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) 富翁彩票地图 |
