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5月27日，“人工智能”高端對話在貴陽國際會議中心舉行，嘉賓們以“AI賦能引領未來”為主題，深入探討人工智能與人類、社會、哲學、人文、倫理的關係。 在主旨演講環節，華中科技大學教授、中國工程院院士李培根，《連線》雜誌第一任主編、《失控》作者凱文·凱利，華為公司副總裁、華為雲業務總裁鄭葉來，法國人工智能中心總裁顧海，國際計算機學會知識發現專委會主席裴健等嘉賓，分別從數字智能時代的創新思維、數據AI激發新潛能、中法人工智能合作、通過計算-數據-智能的集成與平台化推動智能社會與智能經濟發展等方面闡述了自己的觀點。 在對話環節，度小滿金融CEO朱光，小米集團副總裁、技術委員會主席崔寶秋，地平線公司CTO、南京人工智能高等研究院院長吳強，小i機器人創始人、董事長袁輝，印孚瑟斯公司產品管理及戰略副總裁納庫爾·阿若拉，杭州依圖醫療技術有限公司總裁倪浩，香儂科技創始人兼首席執行官李紀為​​就人類究竟應該如何看待人工智能，人機共生的時代我們該如何應對處理與人工智能的關係，怎樣去平衡與兼融人工智能與哲學、人文、法規、倫理之間的問題等，進行了對話討論。 華為公司副總裁、華為雲業務總裁鄭葉來： 做普惠AI實干家，讓AI更好地服務需求 AI正在推動各行各業發生前所未有的改變，數權要像物權一樣被尊重，服務方要對用戶的數據保持清晰的邊界與足夠的敬畏。 AI作為一種新通用的技術，不僅提升了生產效率，而且改變了生產結構。其促發的產業變革涉及眾多領域，正在推動各行各業發生前所未有的改變。AI的追求是什麼？華為2018數博會首提普惠AI，明確希望真正成為普惠AI實干家，讓AI高而不貴。 各個行業正在加速智能化，數據正在加速積累，為什麼人工智能行業投資在下降？我認為，AI在各行各業真正生產落地有諸多困難，這導致AI熱度出現了一些回落，但這恰恰是AI進入產業規模化落地的前奏。出現問題是技術落地成產業的必然現象，而解決問題是技術落地成產業的必由之路。AI落地歸結起來有三大困難：機器瓶頸、人才稀缺、行業知識匱乏。 回到技術本質，如何用技術來解決技術發展中的問題？華為雲打造了普惠AI平台ModelArts，該平台上手快、訓練快、上線快，降低了AI開發門檻, 可以讓更多人上手。過去一年多，華為雲與很多行業進行了很好的結合，包括工業、零售、金融、汽車、家庭等多個場景，共300多個項目，幫助眾多企業走向智能化升級之路。 AI在各行各業落地，數據的主權是誰的？我認為，數權要像物權一樣被尊重。以前是人和人產生數據，未來是機器和人交互產生更大的數據。人類管理物理世界的物權，有幾千年的歷史和經驗。到互聯網、移動互聯網、萬物互聯的時代，數據開始爆炸，人類對數字世界數權的理解與管理才剛剛開始。 數權和AI的產權需要被研究和討論，這是不能迴避的問題。作為AI基礎之一的數據，必須要被合法合規地尊重，這其中最重要的是服務方要有明確的邊界意識，對用戶的數據保持清晰的邊界與足夠的敬畏。 華為將通過終端、AIT和雲等連接10億人、50億物、百萬服務，以人為中心發展AI，讓AI更好地服務需求。 國際計算機學會知識發現專委會主席裴健： 人工智能是人類駕馭不確定性的能力 人工智能是管理、控制和減少不確定性的能力，它有兩個很重要的基石，一個是計算，另一個是數據。 計算和數據二者相輔相成，缺一不可，在不同的時間和節點，側重點不一樣，但一定要緊密結合起來，所以要充分認識到產業、智能、計算三者的重要性。現在大數據是核心資源，而人工智能代表著創新能力。雲計算、大數據、人工智能已經成為發展最快、最具活力的朝陽產業。 人工智能的核心價值是通過有效的預測來提高人類駕馭不確定性的能力，這對企業、社會和人們的生活會產生很多根本性的影響。 目前我們面臨的最大挑戰和最大機會，就是我們用什麼樣的人工智能管理、把握、經營不確定性。例如在醫學上，用人工智能技術能使醫療效率提高且更有針對性，這不但帶來了醫療技術的改變，還會帶來新的挑戰和機會。面對不確定性的改變，企業和社會需要做出很多調整。我們倡導建立一個共生協同的平台和生態，實現計算和智能深度融合，讓用戶聚焦業務和模式的創新。 不僅在醫療服務上，現在有很多企業深耕產業供應鏈，但缺乏一個聯動式的全供應鏈的信息平台，把雲計算的基礎數據、人工智能、基礎服務、大數據多元化包裝起來，以支持構建用戶生態和快捷開展智能供應鏈服務、業務創新。這樣的平台一旦建立，會發揮非常多的作用，能夠幫助創業者打通多個供應鏈環節，更好地連接供需，提高供應鏈效率。 現在很多政府部門和企業在智能城市、美好人居領域進行深耕細作，那下一步應該做什麼？我覺得應該把城市人居的智能服務數據和底層的技術平台打通，建立一個包容、多元化的平台，這個平台可以做很多跨領域、跨方向的事情，把教育培訓、安居就業、交通等連接起來，營造更合理的居住生態圈。在這方面，貴州大數據產業發展有很大空間。 因此，推進計算、數據和智能平台的生態發展，具有重要意義，它是政府全面管理和服務的重要抓手，也讓企業認識到要自我顛覆、發展，要集成計算數據和智能積極應對外界的不確定性挑戰。要鼓勵計算、數據、智能產業跨地區、跨行業發展，鼓勵企業把數據開放出來，講究創新，通過數據開放獲得適當的利益，並嚴格監管和運營。 法國人工智能中心總裁顧海： 加強國際合作，共促人工智能發展 國際合作對人工智能未來發展非常重要，我們希望與中方合作建立數據交換平台，共同讓人工智能發揮積極作用。 法國人工智能中心一直致力於推動人工智能發展，希望人工智能在經濟社會中扮演更加重要的角色。目前，中心已經有40多家會員。現在人工智能給經濟帶來的潛在價值超過150億元，未來技術對經濟還會產生十分重要的影響。 我們希望人工智能能跟人類、數據更好地共存、合作。它並不是一次性就可以完成的工作，而是需要不斷收集數據，不斷進行全球化分析。 人工智能對全球會有兩個影響。第一個影響是社會層面。現在經常看到“人工智能+健康”“人工智能+環保”，人們的日常生活已與它相關，未來這樣的相關性和影響度會越來越大。就環保領域而言，氣溫變化給人類社會帶來挑戰，希望可以使用人工智能技術保護環境，讓人類社會可持續性發展。第二個影響是經濟層面。到2030年之前，人工智能可以佔全球GDP很大的比例，達到27萬億美元。所以在未來的十年中，基於人工智能的新一輪的變革將會出現，進而推動商業模式和經濟發展態勢改變。 人工智能如何讓人類獲得新的數據和進步？我認為，如果人類跟人工智能機器有相同的想法、價值觀就可以很好地合作，一些依靠人類思維很難完成的事情，我們可以讓人工智能機器去完成。 在人工智能和大數據領域，法國與中國都非常先進，不相上下。如果一些壟斷寡頭公司把數據集中起來而不為國家、人類所擁有，對經濟和人民都不利。因此，國際合作對人工智能未來發展非常重要。 此外，未來人工智能的發展，人才非常重要。中國的人工智能人才增長最快，很多精英是清華大學等知名高校、華為等知名企業培養的。法國有非常先進的計算機學院，來自中國的科學家和研究者在其中佔了20%至25%。我們希望和中方合作，建立數據交換平台，同時希望投資公司能加大對人工智能項目的支持，為促進中歐之間數據交換、研究等奠定基礎。 華中科技大學教授、中國工程院院士李培根： 人工智能超越科學認知和傳統文化 第四次工業革命標誌性的東西，是數字世界或者信息世界和物理世界的融合。人工智能超越了科學認知和傳統文化。 數字世界和物理世界的融合具體包含什麼呢？我覺得首先是虛擬空間與現實空間的融合，另外就是軟件和硬件的融合，對企業來講是製造商與客戶的融合。 例如，在虛擬空間與現實空間融合應用層面，蒂森克虜伯公司把AR技術用於電梯維修，工人可以把虛擬空間跟現實空間融合起來，工作起來更方便、效率更高；開車帶著眼鏡導航，把現實路面和虛擬指示疊加在一起就不會出錯。德國大眾CEO說，未來代表汽車競爭力的是軟件而不是硬件，汽車將會成為軟件產品。 對企業來說，最重要的融合是製造商與客戶的融合。這個融合表現在企業怎麼滿足客戶的存在感、產品生產中如何與客戶進行互動並吸取意見。 融合時代需要超越，人工智能超越科學認知和傳統文化。以前傳統自動化主要是解決確定性的、有固定模式的問題。現在不一樣，通過數字技術、人工智能技術，我們可以解決一些非模式非固定模式的、不確定性的問題。谷歌把數據中心耗電降低15%就是利用大數據深度學習的例子。 我們需要超越時空的意識，未來我們可以在家中漫遊超市，醫生可以遠程指揮手術，新聞可能不再是看的而是可以現場體驗的……這些都需要超越時空的意識，這裡面AR、MR商機巨大。 我們要理解人工智能的非人類思維。阿爾法狗實際上是吸取人類的智慧而生，之後在實踐中產生了人類頂尖圍棋手都不具備的思維。在未來的工程技術等領域，人工智能有很多非人類思維值得人類學習。 《連線》雜誌第一任主編、《失控》作者凱文·凱利： 沒有AI的大數據是無用的 25年以後，將會有越來越多的數據，人們在做任何決策、制定任何政策時，都必須要分析這些數據。站在未來回顧現在會發現：當時有100萬個新機會呈現在我們眼前，搶抓機會永遠不會太晚。 現在我們已經處於信息時代或者數據時代，不能夠忽略大數據。新一代大數據平台是一個全球化的平台，可以收集很多移動終端的數據。當這些數據能夠連接在全球化平台上，就需進行超級運算，這些超級運算可以幫助人們去管理和分析數據。以特斯拉為例，特斯拉的生產量很少，但他的價值很大，因為他可以通過車載的數據分析消費者、駕駛人員的駕駛習慣，在車輪上嵌入微型計算機，每一台車上的數據都可以上傳到平台進行分析，從而指導製造新一代汽車，企業因此在競爭中脫穎而出。 大數據會給我們的生產生活帶來很大的改變，如果不使用AI的話，大數據就不是一個機遇，而是一個挑戰。沒有AI的大數據是沒有用的。 AI可以幫助我們去虛構、去模擬人的樣子。我們在製造AI的時候，要明白其思維方法跟人類不一樣，AI會更具有創造力、更能夠解決問題，情緒會更少，但是可以模擬人的認知。 未來，AI還有很大的發展潛力。2020年以後會有一種系統，人類生活當中產生的數據，會嵌入其中。你可以感知這個世界，會發現整個世界是跟以前不一樣的。我們還可以把這些現實叫做混合現實，是把虛擬世界混合到真實世界當中。中國的一些工廠可以生產類似的產品，透過這些產品，我們可以以機器人的思維方式去看世界。

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行政院會通過「農產品生產及驗證管理法」修正草案 日期：108-05-16 資料來源：新聞傳播處 行政院會今（16）日通過農委會擬具的「農產品生產及驗證管理法」修正草案，將函請立法院審議。 行政院長蘇貞昌表示，此次修法是為推動農產品從生產到初級加工的一元化管理，讓使用國產溯源農產品為原料從事加工者，或有取得產銷履歷加工驗證、有機加工驗證者，能申請「農產品初級加工場」登記。這不僅有助提高農產品附加價值，促進國內農業發展，也回應民眾對農產品安全及品質提升的要求，達到維護農產品衛生安全的目標。 蘇院長指出，該案送請立法院審議後，請農委會積極與立法院朝野各黨團溝通協調，早日完成修法程序。 農委會表示，「農產品生產及驗證管理法」自96年1月29日公布施行迄今未曾修正。近年食品衛生安全案件頻傳，考量現行條文處罰對象及標示不全或不實的處分等問題；且有機農產品的部分，已另立「有機農業促進法」專法管理，實應全面檢討農產品的生產管理，因此擬具該修正草案。 該草案修正要點如下： 一、修正總則農產品之定義，使其包含其加工品；另增訂驗證農產品及廣告之定義，以利適用。（修正條文第3條） 二、修正第二章為認證及驗證機構管理，刪除有機農產品相關條文由有機農業促進法管理；另有關優良農產品及產銷履歷農產品之驗證制度，併同認驗證管理體系調整作整體規範。（修正條文第4至第9條） 三、修正第三章為農產品管理，規範驗證農產品、溯源農產品之生產安全管理及查驗規定，並納入農產品初級加工場發證管理，增訂驗證農產品標示、刊播驗證農產品、溯源農產品及標章等相關廣告業者規定，精進農產品整體之管理。（修正條文第10至第19條） 四、修正第四章為罰則，參考有機農業促進法、食品安全衛生管理法等規定，調整處罰方式及罰鍰額度上限，增訂處罰對象、標示及廣告宣傳等處分規定。（修正條文第20至第31條） 五、修正第五章為附則，配合政策推動需求，除第17條有關農產品初級加工場之規範，應自公布日施行外；其餘條文為利業者預為準備及銜接，自公布後一年施行。（修正條文第32至第35條）