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来源：乐发lv2024-08-08 17:48

卡巴斯基大中华区总经理郑启良：致力于技术更新维护网络安全******

　　【乌镇声音】

　　卡巴斯基大中华区总经理郑启良：

　　当前，伴随着互联网行业的快速发展，信息安全的重要性越发凸显，体现在从个人信息安全、企业信息安全到国家信息安全的方方面面。相对应的，网络安全防护的覆盖范围从传统的产品服务延伸至非传统的威胁情报、APT防护等。因此，必须始终致力于技术更新，动态对抗各种威胁、维护网络安全。

　　（光明日报记者卢璐、王禹欣、王美莹采访整理）

　　《光明日报》（ 2022年11月10日 09版）

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人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******

　　中新网北京12月11日电人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？

　　近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。

　　中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。

　　“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。

　　清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。

　　“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。

　　瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。

　　“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。

　　将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？

　　高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。

　　高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”

　　“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。

　　“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。

　　2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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