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日本紧绑美国“战车”图谋为己松绑（观象台）******

　　1月中旬，日美首脑会谈将在华盛顿举行。这将是岸田文雄就任日本首相后，首次在白宫与美国总统拜登会谈。日媒预计，岸田文雄将就日本《国家安全保障战略》《国家防卫战略》《防卫力量整备计划》等3份安保文件的修订及大幅增加防卫费向美方进行说明，进一步深化日美同盟关系。这一举动的目的不言自明，那就是将日本进一步绑上美国“战车”，并为复活日本“军事大国梦”做更多铺垫。

　　2022年12月，日本政府内阁会议通过新版《国家安全保障战略》等3份安保文件，明确写入将打造“反击能力（攻击敌方基地能力）”，并计划在2026年度部署美制“战斧”远程巡航导弹。同时，文件提出将2023年起的5年防卫费总额增加约43万亿日元，是现行5年（2019年至2023年）防卫费总额的1.6倍。日本还计划到2027年，将防卫费及相关预算占日本国内生产总值（GDP）的比例由现在的约1%提高至2%左右。

　　根据修订后的文件，日本将实际上放弃战后奉行的“专守防卫”原则，并将突破诸多战后禁忌，如进一步放宽“防卫装备转移三原则”扩大武器对外出口、深化军民一体化等。这立刻引起国际社会对日本重蹈覆辙走军事大国路线的深重担忧。如日本反战和平组织“和平构想建言会议”发表声明所言，3份文件将使日本再次成为能发动战争的国家，是极其危险之举。

　　然而，面对国内外一片反对之声，日本政府非但没有悬崖勒马，反而在歧途上一路狂奔，宣称这是日美同盟的新开始，将进一步加强与美国的军事协作。修订后的安保文件多处写明日美防卫合作相关内容，如发动反击能力时，“日美将合作应对”；在美国等关系密切的他国遭攻击、导致日本存亡受到威胁的“存亡危机事态”时，不排除行使反击能力的可能性。此外，岸田文雄访美期间还将与拜登总统讨论加强日美防务合作，并提出修改《日美防卫合作指针》，该文件规定了自卫队与美军的职责分工。

　　对于种种通过“武装自己”来示好美国的举动，岸田文雄政府明面上的理由是担忧出现突发事态时“遭美国抛弃”，因此以宣称增强防卫力的方式来得到美国更多帮助，真实目的却是一步步打破和平宪法限制，倚美自强、扩军备战。

　　对于日本的“投怀送抱”，美国乐见其成。美国白宫、国务院与五角大楼相继发表声明，欢迎日本政府公布的3份安保文件。但在日本国内，安保文件修订后，岸田文雄内阁支持率创下新低，仅为25%。明眼人都非常清楚，安保政策调整后，对美国地区战略而言，日本的作用将从过去的后方支持防御，即所谓“盾”，逐步发展成兼具“矛”的功用。这意味着，未来日本将进一步被纳入美国战略轨道，日美在地区内联手滋事的可能性不断增加。这无疑给日本周边国家乃至国际社会带来严重安全隐患。有日本学者犀利指出，3份安保文件意味着日本防卫政策大转折，是一种“新军国主义”。

　　历史上，日本曾步入军国主义歧途，犯下侵略扩张和反人类罪行，给亚洲和世界带来深重灾难。日本把自己紧绑上美国“战车”，不断谋求进攻能力，试图冲破和平宪法约束，是对世界和平的重大威胁。（严瑜）

　　《 人民日报海外版 》（ 2023年01月07日 第 06 版）

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）