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【青椒谈】充分认识教育、科技、人才一体化推进的重大战略意义******

　　作者：郭绍均（四川大学马克思主义学院副教授、四川省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员）

　　党的二十大报告指出：教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。这是我们党首次在党代会报告中将教育、科技、人才工作进行专题部署和系统谋划，极大深化了对教育、科技、人才一体化推进的重大理论和实践问题的规律性认识，为新时代新征程坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国指明了奋斗方向、提供了行动纲领。教育、科技、人才是深度关联、互为依存、相互作用的有机整体，教育、科技、人才一体化推进，是百年大党波澜壮阔的奋斗历程特别是新时代治国理政伟大实践的深刻经验总结，也是实现党和国家事业兴旺发达、长治久安的深远考量和战略部署。

　　一、教育、科技、人才一体化推进，是关乎国家和民族长远发展的重大战略擘画

　　全党全国各族人民正在为全面建设社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的中国梦而团结奋斗，我们比以往任何时候都更加需要符合中国国情和发展需要的教育、更加离不开强大的科技创新力量、更加渴求卓越人才。教育强国、科技强国、人才强国，是不断推进和拓展中国式现代化、全面建成社会主义现代化强国的应有之义。无论是加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、海洋强国、贸易强国、文化强国、体育强国、农业强国等，还是扎实推进美丽中国、法治中国、平安中国、健康中国、数字中国等，都离不开教育强国、科技强国、人才强国的坚实支撑。

　　改革开放以来特别是党的十八大以来的实践证明，建设社会主义现代化国家、推进中华民族伟大复兴，基础在教育、关键是科技、归根结底靠人才。全面建设社会主义现代化国家已经进入开局起步的关键时期，中华民族伟大复兴已经进入不可逆转的历史进程，这为教育、科技、人才事业发展提供了历史性机遇、奠定了坚实基础、创造了有利条件。新时代新征程摁下了全面推进中华民族伟大复兴的“快捷键”，但民族复兴绝不是轻轻松松就能实现的，我们必须准备付出更为艰巨、更为艰苦的努力。时代越是向前，教育、科技、人才的重要性就愈发凸显，教育、科技、人才一体化推进的地位和作用就愈发显要。

　　二、教育、科技、人才一体化推进，是在国际竞争中占据先机和优势的必然要求

　　大国发展史表明，教育孕育未来，科技彰显实力，人才是战略资源，三者的协同配合对提升综合国力至关重要。没有一流的教育，就不可能有一流的科技实力和源源不断的高素质人才大军；没有科技领先，就不可能实现教育事业和人才培养的领先；没有人才优势，就不可能发挥出教育和科技的应有作用。当前，世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，围绕科技制高点和高端人才的战略博弈空前激烈，教育领域的赛道和赛跑呈现出新的发展态势和特征。世界主要国家都在寻找塑造竞争优势的突破口，力争抢占未来发展的先机。当今世界综合国力竞争不是单项竞争，教育、科技、人才都是衡量一个国家综合国力的重要指标，大力推动教育发展、科技创新、人才培养无不是各国增强综合国力和提升国际竞争力的“关键密码”“制胜法宝”。

　　面对国内外环境的深刻复杂变化，我们必须以更高远的历史站位、更宽广的国际视野、更深邃的战略眼光，提高对教育的基础性、先导性、全局性地位和作用的认识，对科技竞争犹如“逆水行舟，不进则退”的认识，对人才竞争在综合国力竞争中决定性作用的认识。在新的历史起点上，我们必须向着更高水平、更高目标，以更大的力度、更实的举措，确保教育、科技、人才一体化推进，使我国拥有教育发展优势、科技比较优势、人才竞争优势，从教育、科技、人才的大国迈向教育、科技、人才的强国，以进一步在国际竞争中赢得优势、赢得主动、赢得未来。

　　三、教育、科技、人才一体化推进，是推动我国经济社会高质量发展的大势所趋

　　我国是世界上最大的发展中国家，发展是解决我国所有问题的关键、党执政兴国的第一要务，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。从全球范围和我国实际看，教育、科技、人才同经济社会发展加速渗透融合，越来越成为推动经济社会发展的主要力量。教育、科技、人才一体化推进，是推动经济社会高质量发展的迫切要求和强大驱动，充分体现了我们党对教育规律、科技发展规律、人才成长规律，对教育、科技、人才工作内在规律，对经济社会发展规律的高度遵循、深刻认识和巧妙运用。

　　教育是国之大计、党之大计，决定着科技创新的高度和人才培养的质量。必须始终把教育摆在优先发展的战略位置，把教育作为推动高质量发展的重要先手棋，不断使教育同党和国家事业发展要求相适应、同人民群众期待相契合、同我国综合国力和国际地位相匹配。经济社会发展将更多依靠科技进步，抓住了科技创新就抓住了牵动我国发展全局的牛鼻子。必须坚持走中国特色自主创新道路，坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，加快实现高水平科技自立自强，打通从科技强到产业强、经济强、国家强的通道。人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源。必须全方位支持人才、帮助人才，千方百计造就人才、成就人才，择天下英才而用之，加快建设世界重要人才中心和创新高地，加快形成有利于人才成长的培养机制、有利于人尽其才的使用机制、有利于人才各展其能的激励机制、有利于人才脱颖而出的竞争机制，为推动经济社会高质量发展培育和凝聚各类优秀人才。

　　立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展，必须从全局性、战略性、前瞻性的高度认识教育、科技、人才一体化推进的重大作用和基本特点，把科技作为推动发展的第一生产力、人才作为支撑发展的第一资源、创新作为引领发展的第一动力，并使之更好结合起来，着力形成有利于经济社会高质量发展的坚实基础、不竭动力、智力支持。这要求继续坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，确保科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的持续性联动和高度协同，努力实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展，开创经济社会发展新局面。

　　【本文系国家社会科学基金青年项目“习近平新时代国家治理思想的内容体系、理论创新与当代价值研究”（项目批准号18CKS025）阶段性成果】

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）