专访中国香港（地区）商会会长杨莉珊：看好香港与内地更密切地融合******
中新社北京1月18日电 题：专访中国香港(地区)商会会长杨莉珊：看好香港与内地更密切地融合
中新社记者 张晓曦
“现在内地与香港已经通关，港人港企有更多机会了解内地发展机遇，我看好今后香港与内地更密切地融合、往来与发展。”近日在北京接受中新社记者专访时，中国香港(地区)商会会长、香江国际中国地产有限公司首席执行官及执行董事杨莉珊如是说。
资料图为杨莉珊。 中新社发 受访者供图杨莉珊2022年6月当选中国香港(地区)商会会长。约30年前，还在会计师事务所工作的她，就曾被从香港派驻到内地工作，见证了内地飞速发展与变化。
“我记得在1993年时，作为港人到内地工作，公司会提供一些补贴，因为考虑到当时内地的生活还不是很便利。但近30年过去，像北京、上海、深圳这样的城市已经发展得非常好，配套设施很完善，越来越多的港人、国外的专业人士，也都愿意到内地来工作、生活。”杨莉珊说。
同样是在1993年成立的中国香港(地区)商会，今年进入第30年。“目前我们有近80家公司会员、100多位个人会员，以在北京发展的港企、港人为主。”杨莉珊介绍，今后，中国香港(地区)商会将重点从加强商务往来、增进文化交流，及促进港人港企深入了解国家政策等方面着手，组织开展更多活动。
“我们希望可以帮助港人港企了解更多新的政策、法规，并组织一些论坛、宣讲会等，让他们更好地了解内地的发展。”杨莉珊说，对于“十四五”规划、粤港澳大湾区建设以及“一带一路”倡议等，商会也会更多组织实地考察等活动，让港人港企更加深入地了解及融入国家发展大局。
杨莉珊还十分关心香港青年的发展。她表示，中国香港(地区)商会将持续为香港青年学生提供平台，包括提供实习机会等，为他们提供更多选择，也会为他们在内地学习、生活、工作等提供帮助。
“其实我希望香港的年轻人眼光可以看远一点，因为内地可以提供的机遇是很大、很广阔的。”杨莉珊认为，在打开视野的同时，她也希望香港青年能够了解国情、了解政策，这样才能更好地发现机遇、把握机遇。
作为爱国港人、港商，杨莉珊经常在香港报章上发表言论文章，跟进时事，同时也介绍国家的发展。“因为我很早就到内地参与工作，见证了过去近30年国家的发展变化，所以想把一些新的政策、机遇，和更多人分享，这也是我想要做到讲好中国故事的一个体现。”她说。
在杨莉珊看来，过去几年，香港经历了“修例风波”，又遇到新冠疫情，经济和社会受到冲击，但在阴霾过后，香港作为国际金融中心、贸易中心和航运中心的优势仍然明显，且香港背后始终有国家支持，在与内地实现通关后，未来有望再次实现“腾飞”。
正在参加北京市两会，杨莉珊还表示，建设国际创新科技中心及中外文化艺术交流中心，是未来香港发展的新亮点，这两个方向与北京的发展更是“不谋而合”，香港与北京可以加强合作，实现优势互补。作为北京市政协委员，她也在提案中建议北京加强人才建设、为女性提供更多生育保障等。
“香港的未来，一定会与内地更加紧密地融合。”杨莉珊说，香港与内地通关后，相信会有更多港人港企愿意来到内地发展，而要“做大做强”，一定要用好国家的支持。(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) 盈彩网app地图 |
