特写：“跳水皇后”郭晶晶的三次转折与四个建议******

　　中新社香港11月22日电 题：特写：“跳水皇后”郭晶晶的三次转折与四个建议

　　中新社记者 韩星童

　　11月22日，香港理工大学(理大)赛马会综艺馆内，掌声雷动，一袭黑裙衬粉色衬衫的郭晶晶，在众人簇拥下入场，随即向台下师生挥手致意，笑眼弯弯。

　　这是理大85周年校庆系列活动之一，邀请郭晶晶以“拨水见光·追逐梦想”为主题举行讲座。

　　演讲由一张郭晶晶运动员时期的出水照开启，那是她前半生的缩影。长达22年的职业生涯，带来荣耀，挫折与痛苦亦如影随形。“成功就是强迫自己坚持下去，因为有的时候不是看到希望才坚持，而是坚持下去才看到希望。”

　　学习跳水，对郭晶晶而言实属误打误撞。年幼的她为了克服对水的恐惧，在教练来学校挑选跳水队员时，她举起了手，“那时候我听到水，就以为是学游泳。”结果第一天走入跳水训练场地，年幼的郭晶晶吓坏了，拉着母亲的手掉头就走，被门口的教练拦住，教练说，既然来了，就试试。

　　这一试，就整整22年，试出了一位“跳水皇后”。

　　郭晶晶的人生也从这里开始转向，与跳水结下不解之缘。所以郭晶晶给予现场同学们的第一个建议，就是培养对专业的兴趣爱好，“干一行不如爱一行。”

　　2000年失落的悉尼奥运会，则是郭晶晶的第二个转折。那年她二度出征奥运，迫切地渴望金牌，导致身心状态差过预期，最终仅收获两枚银牌。“大家都在庆祝夺冠的时候，只有我万念俱灰，对不起自己这么多年的努力，也对不起教练。”

　　有同学举手提问：“当你没能达到目标，怎样与自己和解？因为我们做实验也常常失败。”引得台下一阵会心的笑声。

　　郭晶晶坦言，低潮期给予她思考的空间，促使她的心态发生转变。“我开始从自身出发，明白战胜自我是走向成功的关键，过程比结果更重要。”这令她成功卸下过重的得失心，转而享受训练。于是我们在奥运赛场上总能看到郭晶晶镇定自若地走上跳板，完成一次次堪称完美的翻转与入水。

　　“但其实我每次踏上跳板都很紧张，感到自己心脏扑通扑通跳。”郭晶晶笑道，奥运舞台永远没有板上钉钉的事情，每场比赛都是从零开始。也正是这种不确定性，当2008年北京奥运会舆论理所当然认定她必将卫冕，无形之间向她施加了压力。

　　她主动提起这段往事，是为以自身经验回应一位同学的提问：如何面对亲友的期待？她说不要太过受外界目光影响，脚踏实地做自己应该做、能做的事，自然会有好的结果。

　　而29岁选择退役，随丈夫霍启刚移居香港，又是第三次转折。“香港对我来说很陌生，当时确实很担心。”但随着时间一天天过去，她逐渐尝试融入这个拥有独特历史文化的国际都会，也能在记者的要求下相对流利地用粤语作自我介绍。

　　所以郭晶晶勉励青年人不要害怕为梦想闯荡，亦不用畏惧人生分岔路口的迷茫。勇敢追梦，必定拥有充满无限可能的未来。

　　讲座在阵阵欢呼和掌声中结束，理大学生金岳告诉记者，自己从小就是郭晶晶的粉丝，“那时候看奥运会，我都会搬起小板凳坐到电视机前看郭晶晶跳水，甚至在她入水的那一刻会激动得跳起来。”今天终于圆梦听偶像分享经验，她最大的收获就是做一件事一定要坚持，不要拘泥于中间的坎坷。

　　理大学生臧婉滢则从郭晶晶同样由内地移居香港的经验获得共鸣，“她提到刚来香港时面临朋友少、语言不通的问题，也分享了如何克服这些困难的经验，受益匪浅。”(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)