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【新闻随笔】塑造银发产业的品格与文化******

　　【新闻随笔】

　　作者：王雅（辽宁大学哲学院教授）、刘臣君（辽宁大学哲学院博士）

　　人口老龄化是世界范围内的普遍现象，也是今后较长一段时间我国的基本国情。如何保证人一生中从60至90（甚至95/100）岁这几十年的生活质量、生活品质，既取决于国家层面的制度设计、社会保障等，也取决于企业与市场的作为。

　　我国已经在制度层面明确了人口老龄化的基本国情，并制定了《国家积极应对人口老龄化中长期规划》，这一规划的贯彻落实过程，也将是银发经济潜力逐渐释放的过程，为银发相关企业提供了发展机遇。

　　研究显示，在几乎所有发达国家，60岁以上消费者的人均消费额已超过25岁至60岁年龄层平均水平，未来20年，老年人的可支配收入预计还将增加。老龄产业可能是未来的主流产业，老龄文化产业、老龄健康产业、老龄宜居产业、老龄制造产业、老龄服务产业和老龄金融产业六大产业具有高成长性。据中国老龄科学研究中心预测，2050年，银发经济市场规模将突破100亿元，届时将占GDP的1/3以上。

　　前景巨大的产业必然是充满竞争的产业。哪个企业能够立业长久，不仅在于产业选择，更在于企业的品格和文化。与老龄化社会相关的产业都与老年人的基本生活密切相关，可以说，撇开制度层面的保障，老年人生活品质的保障与老年相关产业产品生产经营的品质息息相关。因此，银发产业中的企业具有一定意义的公益性，必须以人为本，把人民对美好生活的向往作为企业的发展方向。

　　首先，确立企业的价值导向。银发产业是良心产业，老年则是所有人都会经历的人生阶段。银发产业中的企业，应本着“老吾老以及人之老”的原则，把满足老年阶段的衣食住行、疾病医药等诸多方面的需要，作为企业生产、经营的目标和企业立足的根基；本着为自己父母生产生活必需品、提供必不可少的服务的初心，进行设计、制造、经营、服务。这是产品和服务品质的保障，是老年人有品质、有尊严生活的保障，更是企业长久发展的保障。

　　其次，细分企业生产、经营服务的目标人群。按目前年龄段划分，从60岁起算，老年的人生可能有10年、20年、30年，可以划分低龄老年、中龄老年和老龄老年。依据不同阶段老年身心需要、不同经济条件的老人对产品和服务品质及价位的需要、不同地域生活习惯的需要等进行研发、生产、经营和服务，使不同年龄段、不同经济条件、不同地域、不同身体状态的老年人都能获得所需的生活用品和相应的服务，企业才能发现商机，利企利人利社会。

　　最后，把握银发产业的前移与后延。前移，即把视野拓宽到人生全过程的健康管理。2021年8月3日国务院发布《全民健身计划（2021—2025年）》，为与健身相关的用品生产、场地规划、运动康复等产业发展提供巨大商机。企业应精准把握目标人群，从少年到白头，对其一生进行动态跟踪服务。后延，即提升临终关怀和丧祭服务水平。当前临终关怀在大部分地区至今仍未受到重视，丧祭服务及相关用品长期存在价高质次现象，亟须有资质的企业深耕相关领域。

　　银发经济在一定意义上是民心经济，企业除了技术标准，还需要有爱心、有温情地从人性化、情感化的角度去服务老年人，为他们提供真正需要的“适老性”物质和精神产品，在为老年人提供舒适、便利、温馨的晚年生活的同时实现企业可持续发展。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 02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）