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数字技术赋能乡村建设******

　　“十四五”期间数字技术赋能乡村建设是重要的理论与实践命题，也是推进农业农村现代化、稳住农业基本盘、破局乡村振兴和共同富裕的重要抓手。2022年召开的中央农村工作会议明确提出，要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。数字技术和平台深度嵌入农业农村发展各领域，以数字创新驱动乡村振兴，重构农村经济发展模式、治理体系、生活方式，能够不断解放农村生产力，优化生产关系，提高生产效率，提升乡村治理效能，补齐农业农村发展短板，促进农民增收致富，满足其对美好生活的需求。

　　提升数字包容水平

　　党和国家高度重视数字乡村建设工作，自2018年开始已出台系列政策，为数字乡村发展强化了顶层设计。2022年出台的《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》进一步对当前数字乡村发展目标、重点任务等进行了战略部署。据北京大学发布的《县域数字乡村（2020）研究报告》，当前我国数字乡村建设开局良好，基础设施建设、乡村数字经济、乡村数字治理和数字生活各方面都有较快发展。我国行政村“村村通宽带”全面实现，农村地区互联网基础设施进一步改善，数据资源和采集体系、天地空一体化观测体系、农业农村云平台等基础设施建设均在稳步推进。数字技术和平台与农村产业体系、生产体系、经营体系加速融合，持续推进农业全产业链数字化转型。智慧农业、农村电商、数字文旅等新业态、新模式不断涌现，为农村经济发展注入新的活力。数字化治理平台在农村基层治理和公共服务中广泛应用，营造出更加便利宜居的乡村人居环境。但总体上，数字乡村建设仍然呈现东部发展水平较高、中部次之、东北和西部发展滞后的格局。

　　互联网技术应用虽然能够提供均等的受益机会，但使用者从中的获益未必是均等的。数字接入、数字资源、数字素养、数字参与等方面的差异，会导致数字使用结果的差异，不同群体、地区、城乡之间存在获取数字红利的差异，即数字鸿沟。我国城市互联网普及率远高于农村，2022年我国互联网普及率为74.4%，农村地区仅为58.8%。虽然当前乡村数字基础设施的地域差距在不断缩小，但更显著的差距则体现在乡村经济数字化和乡村治理数字化方面，这主要是受到区域经济发展和城镇化发展差异的影响。数字技术的应用与维护成本高昂，可能与小农户（尤其是老年农户）实际生产需求和劳动力资本不匹配，从而加剧农业企业、大型农场与小农户之间的数字鸿沟。小农户因资金、数字素养、数字技能、风险承担能力等方面的不足，叠加老龄化因素，使数字就绪程度不高。其数字信息利用方式与其他群体存在差异，因此导致数字利用结果差异。这些数字劣势使数字乡村建设主体呈现非均衡的参与行为，极有可能使小农户在数字经济发展中逐渐边缘化，从而出现系统性社会排斥和数字鸿沟，进一步扩大收入差距，加剧社会阶层分化。

　　加快推进乡村建设

　　通过数字技术赋能乡村振兴，既要以数字创新驱动农业农村高质量发展和转型，又要不断弥合数字鸿沟，推进数字包容，使所有群体都能够积极参与到数字乡村建设过程中，共享数字红利，实现物质富裕、精神富裕、生态富裕。在实践层面如何实现数字包容？一般认为可通过改善信息技术（ICT）接入来弥合数字接入鸿沟，即改善基础设施建设，提高宽带、网络终端等互联网设施设备的普及率。随着互联网基础设施的进一步普及，ICT接入机会趋于均等，数字鸿沟的内涵进一步深化。相关主体数字资源禀赋或资产存量、数字技能和参与行为等方面的差异，及其导致的参与结果差异也被考虑在内，即存在数字使用鸿沟和数字结果鸿沟。对于数字经济参与主体而言，其自身所具备的资源禀赋，例如信息、知识、技能、产品、服务、时间等“僵化”的资产组合，可通过互联网技术运用和互联网市场交易被激活，通过互联网平台的连通性产生乘数效应。率先掌握“流量”密码，实现互联网资产资本化的群体更能够从数字经济发展中获益。例如，农村电商、农产品网络直播、短视频营销等为农村地区特色产业发展、农民增收致富注入了新动能。

　　第一，强化“数字准备”。可以考虑将数字包容纳入数字中国战略，在政策制定中着重考虑农村居民的数字可负担性、数字可获得性、数字能力及其公平性，建立健全相关政策体系。进一步加强乡村数字网络、数字平台、数字服务的接入性、连通性，有效提升乡村网络硬件设施质量，扩大5G、千兆光网、物联网覆盖面，保证信号质量。尤为重要的是，将数字乡村建设融入新型城镇化战略，从而有效降低网络建设、维护成本。通过财政补贴、市场竞价等方式，或与农村金融普惠、精准扶贫等政策相结合，给予相应的数字设备或物资帮扶、补贴、费用减免等，进一步减轻网络接入的经济负担。

　　第二，提升“数字就绪度”。帮助群众建立互联网思维方式，从知识、技能和态度方面提升数字能力和自我效能，激发其参与经济社会数字化转型的积极性和自信心，使其具有与数字时代动态适配的能力。因此，需要普及农村数字教育，针对不同特征的群体开展多元化、多层次、多渠道的数字教育。加强信息技术课程教学，开设编程课；开展数字技能教育或者职业教育，使新型农民的职业技能与市场数字化转型的需求相匹配。提供简易、易懂的互联网产品服务指南或课程，社区可开展老年人辅导培训，使其能适应社交、医疗、社保、金融及其他政务村务等方面的数字化转型。广泛开展各类型的农村在线教育，鼓励农民灵活运用互联网自主学习，提高其信息获取能力和信息运用能力，提升其数字安全性和隐私保护意识。

　　第三，推进“数字参与”。旨在构建涵盖经济发展、基层治理、社会生活各方面的多元化数字生态系统，通过数字创新与制度创新，在各领域实现数字技术对参与者的数字赋能，推进价值共创和共享，弥合数字鸿沟。这就要求以数字创新激活农村农民发展的积极性，驱动城乡之间要素自由流动；提升数字技术对农村经济社会发展的渗透率；有序推进农业三大体系数字化转型，通过数字技术推广、扩散以及新型经营主体培育，带动小农户与数字农业体系有效衔接。以电商商业模式创新驱动产业链供应链现代化，推进城市农村产品、服务的双向流动，有效连接小农户和大市场，解决两个“一公里”问题。以平台聚合有效整合数字资源，提升不同群体之间的数据连通性，提升基层数字治理效率。鼓励和推动企业的包容性创新，提供优质低价、便捷、无障碍、适老化、安全的数字产品和服务。

　　（作者单位：浙江大学中国农村发展研究院；浙江树人学院管理学院）

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）