台湾音乐人黄庆元：在乡愁中寻“根”******

　　中新社北京1月29日电 题：台湾音乐人黄庆元：在乡愁中寻“根”

　　中新社记者 李雪峰

　　“人离开家就像树叶离开‘根’，回家过年是中国人的传统，也是中国人对‘根’的眷恋。”癸卯新春，台湾音乐人黄庆元在北京接受中新社记者采访如是说。

　　祖籍福建、生于台南眷村，黄庆元从小听黑胶唱片长大，求学时期开始组乐团唱摇滚，并尝试写歌。20世纪80年代，黄庆元进入唱片公司工作，成为台湾流行音乐鼎盛时期的见证者与参与者。歌手刘德华的《今天》、王杰的《爱得太多》等都是他的作品。张学友的《吻别》《祝福》，草蜢乐队的《宝贝对不起》等风靡一时的热门专辑也都出自他手。

　　在乡愁中寻“根”

　　从台南到高雄、台北，再从香港到上海、北京，回忆人生履历，黄庆元调侃自己一直在“漂泊”，几十年来与家人聚少离多。他说，也因此，乡愁成为自己音乐创作中一个重要的情感来源。

　　众多作品中，表达海峡两岸血脉相连的歌曲《把根留住》让黄庆元印象深刻。他在歌词中写道：“为了生活，人们四处奔波，却在命运中交错。多少岁月，凝聚成这一刻，期待着旧梦重圆……”他说，歌词创作灵感正是来源于春运。

　　黄庆元回忆，20世纪90年代初，出于工作需要，他经常往返于海峡两岸及香港。每逢年关，看到各地火车站人满为患。在没有高铁、不能网络购票的年代，人们肩扛大袋手提小包，彻夜排队只为买到一张回家的车票。

　　“那些场景让我非常动容，这种亲情很难用语言描述清楚。”黄庆元说，台湾的春运同样繁忙，虽然南北不过数百公里，但春节期间依然会出现大堵车。而当时自己无论多忙，也要在除夕之夜赶回家与父母团聚。

　　如今，虽然人们的出行方式更加多元，携带的行李也更为轻便，但对故乡的情感丝毫没有改变。“回家，是所有中国人对‘根’的眷恋，这个‘根’，便是血脉。”黄庆元说，正是出于这种感受，自己在一夜之间就完成了这首曲目的歌词创作。

　　意外“北上”扎根

　　谈及到北京发展的经历，黄庆元笑称“是个意外”：最初只是来帮朋友写歌，本想待很短一段时间，不料却接到了很多合作，不仅有单曲，还有影视剧主题曲、片尾曲、配乐等，时间逐渐被占满，于是留了下来，而这一待就是近20年。

　　创作之余，黄庆元在不少音乐类选秀节目中担任评委，还参与了不少两岸之间的音乐交流活动。在他看来，创作需要灵感，音乐需要碰撞，跨民族、跨地域、跨背景的交流有助于音乐发展。“年轻人勇敢迈出一步，站上更大舞台是好事。中华文化是一条大河，各条支流活络起来才能流得更远，否则很容易干涸。”他说。

　　父母离世之后，黄庆元与妻子更多选择留在大陆过春节。“亲人在哪里，哪里就是家。”他说，这些年结识的不少来自五湖四海的朋友，都曾向他们发出邀请。这对台湾夫妇也因此有机会在大陆各地过不一样的春节。

　　“除夕之夜，和志同道合的朋友们聚在一起聊音乐谈创作，吃美食看春晚，拉家长里短，也别有一番趣味。”黄庆元笑道，去年收到了成都朋友的邀请，今年除夕则不同以往，他和妻子从客人变成主人，六七位朋友在自己家中共聚。

　　年近七旬，黄庆元没有退休打算。他透露，春节过后不久，就将到祖籍地福建参加一场两岸交流活动，助推音乐事业发展。

　　继续搞创作、帮助年轻人、推动音乐发展等，黄庆元称自己还有很多东西可做。“人生还要更加努力地去交代，到哪一天没体力了，没法录音了，才会考虑停下来。”他说。(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)