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让每一件包裹都不“迟到”******

　　【新春走基层】

　　光明日报记者 訾谦

　　腊月清晨的北京，气温仅有零下5摄氏度，天还未亮，位于西城区的某快递公司营业部却已是一片繁忙景象。

　　在堆积满柜的包裹中，王毅拿着手中的扫码机，熟练地挑拣、录入着上午需要派送的快递，再整整齐齐地放进快递三轮车里。

　　28岁的王毅来自河南安阳，已经在北京工作生活了6个年头，今年是他从事快递行业的第5年。5年来，不论风吹日晒，只要身体允许，他总会在7点整出现在营业部，准时开始一天的工作。

　　和往常一样，这天上午，王毅的工作就是将马连道茶城各商户的包裹送往每个门店。对不熟悉这里的人来说，身处6.8万平方米的茶城内仿佛置身迷宫之中，但对王毅来说，长期的工作已经使他可以熟练地在小门、小路、楼梯中绕来绕去，一路上遇到商管和商户还熟悉地打着招呼。

　　“毅哥还坚守岗位呢！准备啥时候回家过年哩？”路过一家绿茶铺子时，店员操着标准的河南话问。

　　“今年估计不回去了，春节值班有补贴，留在这多挣点钱！”王毅一边拿着包裹向前走，一边扭头对店员说，“我先干活儿去了，等闲了再聊！”

　　王毅告诉记者，这个店员是他老乡，因为他常在茶城派件，所以一来二去大家就熟络了起来，闲暇时还会一起吃饭。“这里的好多店员和我都是朋友，不管是不是老乡，大家都是在北京的异乡人，都有共同语言。”

　　上午10点左右，拉货板车上待派件包裹数量越来越少，王毅手中的快递巴枪（手持物流终端）响铃的次数却越来越多：“叮，您有新的订单，请尽快取件。”

　　“这边商户多，寄件业务比较多，我习惯全派完件后再统一取件，要不然容易手忙脚乱，万一弄错就麻烦了。”王毅拿袖子擦了把汗推着车说，这里收取的包裹一般以茶叶、茶具为主，现在茶城内店铺逐渐恢复营业，订单不断增加。

　　11点半左右，当板车中的包裹再次堆满，王毅上午的工作也正式收工，看着手机上显示的9000多步的数字，记者深感快递员的不易。

　　“这都没什么，最难的时期已经挺过去了，接下来会越来越好的。”王毅告诉记者，去年12月上旬是最艰难的，因为营业点超过一半的快递员都“阳”了，不能工作。在“减员增件”的情况下，为数不多在岗的快递小哥每天处于“拉满”的状态，有时派件到凌晨，一天4万步都是常态。

　　“收不到快递的焦虑我们很理解，但这种情况快递员心里更着急，好在现在大家都重新上岗了，恢复正常的感觉真好！”王毅说，虽然干快递员很辛苦，但他觉得很有奔头，生活忙碌又充实，收入也一年比一年高。

　　如今，虽然已近年关，但王毅和他全国各地的同行却比平时更加忙碌。数据显示，今年的前5天，全国快递业务量日均数据已经达到了3.7亿件，与去年同期相比增长16.7%。国家邮政局专门制定了《邮政快递业2023年春节期间寄递服务保障工作方案》，快递企业也纷纷推出“春节不打烊”服务，保障人民群众生活需要和温暖过冬。

　　“现在许多包裹装的都是重要的药品和防疫物资，这种情况下客户对时效性的要求就更高，我们都会打起十二分精神，更快地把这些包裹送到客户手中。”王毅说。

　　谈起新年的愿望，王毅思索了几秒后说：“新年有新气象，希望在2023年我可以通过自己的努力工作，让大家的每一件包裹都不‘迟到’。”

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 03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）