巨额军火订单是美国的“战果”欧洲的“苦果”（观象台）******
据美国《外交政策》杂志日前报道，美国国防部国防安全局的一份数据报告显示，2022年，由于北约成员国因俄乌局势大量储备武器，美国批准向北约盟友出售的武器数量和价格较2021年几乎翻了一倍，主要军售增加到24项，价值约280亿美元，其中包括对未来北约成员国芬兰出售价值12.4亿美元的武器。
来自欧洲盟友的军火订单纷至沓来，美国军火商赚得盆满钵满。据外媒报道，美国军工企业的利润在2022年创下纪录，多家企业股价在年底都达到或接近历史最高点。过去12个月，美国大型军工企业诺思罗普·格鲁曼公司、洛克希德·马丁公司和雷神技术公司的股票分别上涨了40%、37%和17%。
当美国军工复合体“开香槟庆祝”的同时，大西洋对岸的欧洲正吞下难咽的苦果——
巨额军费开支进一步增加了欧洲各国的财政负担，扰乱其经济复苏进程。为了满足美国和北约定下的国防支出占比达到国内生产总值2%的“硬指标”，许多欧洲国家被迫在通胀高企、财政困难的条件下增加军费，而其中相当一部分将被用来采购美国军火。德国议会已批准国防部花费100亿欧元采购洛克希德·马丁公司制造的F—35战斗机，瑞士、英国、波兰等也已签下购买该型号战斗机的高额订单。2022年以来，美国国务院批准对爱沙尼亚、挪威、芬兰等多个欧洲国家进行军售。“欧盟观察家”网站不无讽刺地指出，原本可以投资于社会服务等领域的巨额资金被用于研发和采购武器。然而，“将欧洲的安全建立在军工企业及其投资者基于利润的梦想之上，只会助长未来的战争并加剧人类的苦难”。
美国通过北约将陷入安全焦虑的欧洲拉上自己的“战车”，使欧洲战略自主进程受到重大打击。近年来，欧盟主张提高战略自主的呼声一直很高。乌克兰危机以来，美国加强了对欧洲在外交、军事、能源供应等多领域的捆绑，欧洲争取战略自主的行动力大大受限。依靠对欧高额军售，美国一边承诺以北约实现对欧洲集体安全的保护，强化对欧洲的控制；一边极力渲染所谓“竞争对手”威胁，挑唆俄欧矛盾，在欧洲制造分裂与对抗，并进一步遏制俄罗斯。说到底，美国就是要实现自己打压俄罗斯、牵制欧洲、喂饱军工集团的多重私利。英国iNews网站的文章直言，美国已经将乌克兰危机变成了“代理人战争”——一场可以在没有任何美军伤亡的情况下进行的战争，美国趁机巧取豪夺，掏空欧洲。
美国持续给乌克兰危机火上浇油，使欧洲安全雪上加霜。时至今日，俄乌紧张局势尚未缓解，外溢风险持续显现，欧洲面临着能源危机、粮食短缺、难民增多、经济滞胀等多重挑战，传统安全和非传统安全威胁叠加交织。然而，美国却以“大国战略威胁”“化解地区危机”等为借口，持续扩充武器出口订单，搅动欧洲安全局势。美国军工集团眼中只有利益：“大炮一响、黄金万两”。美国国防工业承包商通用动力公司董事长诺瓦科维奇甚至露骨表态：“2022年是一个非常好的开端，虽然对人类而言，世界已变得越来越危险，但我们已看到需求稳定的良好信号。”
于欧洲而言，真正的安全来自均衡、有效、可持续的地区安全构架，而非加入美国为一己私利拉起的对抗阵营。能否以清醒的判断和强大的凝聚力重回“战略自主”的轨道，是摆在欧洲面前的一道必答题。（李嘉宝）
《 人民日报海外版 》（ 2023年01月12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)
