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综述：2023，台湾民众须“优先保饭碗”的一年******

　　中新社北京1月9日电 (记者 刘舒凌)新年伊始，台湾财经界弥漫一股“低气压”。不少中小企业已冻结人力招聘，失业率恶化或于农历春节后进一步显现，“不要轻易辞职”“不要贸然理财”是民众时常听到的忠告。

　　也就是说，2023是应当“优先保饭碗”的一年。

　　过去的三年，台湾经济在新冠疫情影响下仍保持增长。台当局“主计总处”数据显示，2020年、2021年GDP增速分别为3.36%、6.57%，据最近一次预测，2022年增速为3.06%。多数观点认为，作为国际市场上少数能维持正常生产供货的地区，外贸活络尤其庞大的电子消费品需求拉抬了台湾近三年的总体经济表现，一扫多年“保二”(确保增长率不低于2%)的疲态。

　　只是，2022年第四季以来，受通胀压力笼罩、全球主要央行持续紧缩等因素夹击，国际需求降温，令该季商品出口预计较2021年同期减少3.89%，台湾经济情势正急转直下。

　　台湾一般被称作出口导向型经济体，出口占整体GDP比重达六成以上。期望新的一年以潜力较有限的内需增长抵挡出口衰退、支撑整体经济，显然难度太大。况且，台湾“中央大学”台湾经济发展研究中心执行的台湾消费者信心指数(CCI)调查显示，去年12月份，该指数已连续第4个月下滑(降至59.12)，为2009年10月以来新低。

　　该中心执行长吴大任对外表示，台湾出口正在衰退，相关制造业企业经营压力大，裁员已经开始；春节后订单若未回温，失业率有可能出现恶化。台湾当局“发展委员会”去年12月27日发布的11月景气灯号，也从“景气趋弱”的黄蓝灯转为“景气低迷”的蓝灯，综合分数为2009年5月以来新低。

　　目前看，对于国际经济情势调整的冲击力度与持续时间，台当局及民间企业显然估计不足。高科技产业如半导体行业去年年中进入下行周期，库存周转天数保持在高位，芯片价格下滑，“龙头”台积电也未能幸免、今年第一季营收将季减15%，行业库存调整或持续至今年下半年。传统制造业方面，拥有“捷安特”品牌的全球自行车“龙头”台湾巨大集团库存“爆仓”，去年12月中旬一纸展延支付供应商货款的公告震动市场，让公众注意到“绩优生”面对市场快速紧缩的窘况。

　　尤其引发焦虑的是，台产业结构多为垂直分工，供应链中的厂商彼此交易非常频繁，如有一两家爆发严重财务危机，会在其他厂商之中产生连锁反应，有可能转成系统性金融问题。

　　景气循环何时见底，会否“先蹲后跳”，于2023年下半年迎来春暖花开？这是当前台湾财经界讨论最多的问题，官方亦不得不出面稳定市场信心。台当局财政主管部门代理负责人阮清华去年12月26日在台立法机构答询时已表达，台官方金融安定基金(该基金管委会为维持金融市场稳定的专责机构)进场时间“不排除两年”，主因是经济情势比2009年(金融海啸)时更严重，可能持续时间更长，不确定因素较多。

　　近来，岛内经济专家、学者在官方、民间各种研讨场合里，关注点集中于近159万家企业及920万劳工(占全台湾就业80.4%)在当前低成长高成本环境下的困境。最新数据显示，去年11月全台外销接单衰退逾23%、第四季度为全年最低点。

　　多位专家呼吁，台湾仍有举债空间，当局应优先将财政预算投向中小企业及从业员工等弱势群体，提供一些补助，纾解财务、利息方面负担。衰退危险当前，救经济“急如星火”，台当局如何应对值得观察。(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）