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基层养老服务如何加强？专家提六方面建议******

　　中新网1月18日电(记者 张尼)“对一些特殊的老年人，孤寡老年人、失能半失能的老年人，特别是农村这部分特殊困难的老年人，要给予一些必要的补助，帮助他们进入到农村的养老保障体系。”原卫生部部长高强近日在2023中国社会养老大会上表示。

　　15日，由中国小康建设研究会主办的2023中国社会养老大会暨中国乡村振兴共同富裕万尊兴万村社会管理师培训启动仪式通过线上、线下相结合的方式在北京、成都两地同期举办，大会围绕新形势下的新养老进行政策解读，着重解决好老年人最关心、最现实、最直接的突出问题。

　　农业农村部乡村振兴专家咨询委员会委员、中国小康建设研究会高级专家尹成杰表示，农村的老龄人口比重比较大，所以发展社会养老服务艰巨繁重的问题也是在农村。

　　“我国农村老龄化程度高，发展不平衡、不充分的地方也主要是在在农村，所以老龄事业服务的薄弱环节也仍然在农村。”

　　如何在全面推进乡村振兴过程中大力加强基本养老服务的工作？

　　尹成杰提出六方面建议：一是要坚持城乡基本养老事业和服务的统筹发展；二是要加快建设乡村基本养老事业发展和服务的体系；三是要加快补齐乡村基本养老服务短板；四是要加强县级养老机构对失能老人的照顾和服务；五是要进一步加强乡村社会保障制度建设；六是应进一步加强农村卫生医疗体系建设。

　　“要建立健全农村卫生医疗体系，为乡村老年人提供及时高效的医疗服务。要根据农村老年人的健康状况、医疗需求，建立多元化的医疗服务业态。”他表示。

　　谈及孤寡老人、困难老人等遇到的养老问题时，高强建议，要对一些特殊的老年人，孤寡老年人、失能半失能的老年人，特别是农村这部分特殊困难的老年人，给予一些必要的补助，帮助他们进入到农村的养老保障体系。

　　他还建议要为老年人，特别是存在特殊困难的老年人制定特殊的医疗保险政策；把孤寡老人和失能半失能老人的护理费用列入医疗保险范围；建立长期的护理保险制度，等等。

　　全国人大农业与农村委员会副主任、中国供销合作经济学会会长李春生则提出，要形成正向的激励和导向，引导和支持社会各界参与到养老事业中来，形成政府主导，社会各方积极参与的养老事业发展的新格局；形成居家社区机构相协调，医疗康养相结合的养老服务体系，让老年人真正实现老有所依、老有所养。

　　另外记者了解到，第八届中国社会养老创新发展论坛将于3月在兰州举办。(完)

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）