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推动儿童健康服务下沉社区******

　　本报记者 孙颖

　　构建首都基础教育良好生态，推动儿童健康服务下沉社区，建立“三位一体”心理健康服务网络……从教育到医疗，再到心理健康，孩子们的健康成长一直是市政协委员们关注的话题。在市政协十四届一次会议上，委员们纷纷建言献策，让祖国的花朵健康绽放。

　　让教师交流轮岗“活”起来

　　“双减”背景下，如何构建基础教育良好生态？民进北京市委提交党派提案，建议健全中小学教师交流轮岗考评机制和激励机制，推进“区管校聘”管理改革，让中小学教师交流轮岗“活”起来。

　　“完善顶层设计，构建有力的协同推进机制，明确义务教育教师定期参加交流轮岗的义务，并对交流轮岗的对象、年限、程序、待遇等做出全面规范。”民进北京市委相关负责人介绍，教育行政部门应充分发挥宏观规划协调的职能，统筹学区、集团、学校和教科研部门参与教师交流轮岗工作，如推进“区管校聘”管理改革，进一步明确教育部门与编制、人社等部门的权责，强化部门之间的横向协同。

　　“我们还建议，不断完善教师交流轮岗大数据管理平台，实现交流轮岗供需全面统筹、精准调配，健全考评机制和激励机制，创新交流形式，实施多元化交流，灵活运用全职与兼职两种形式。”民进北京市委相关负责人介绍，比如城区之间学校的交流轮岗，可通过兼职方式有选择地实施较长期限的交流轮岗，统筹开展“双师”直播课堂、同步课堂等线上线下相结合的教师交流，突破交流轮岗时空限制，促进普通学校转型升级。

　　推动儿童健康服务下沉社区

　　“许多婴幼儿疾病，如果能早期发现并及时有效干预，预后效果会很好。而早发现，儿童保健医生是关键一环。”来自九三学社界的市政协委员、北京大学神经科学研究所研究员伊鸣建议，推动0至6岁儿童健康服务下沉社区，提高儿童生命质量。

　　伊鸣说，对于0至6岁儿童开展健康管理是国家基本公共卫生服务项目的重要组成部分，如满月体格检查和发育评估、婴幼儿体格检查和疫苗接种等服务。但是许多儿童在基层医疗机构只能接受最基本最简单的体检服务，一些国家要求新增的服务项目，如眼部和视力检查等，并未得到切实开展。

　　如何让公共卫生服务在儿童健康管理服务更有实效？伊鸣建议，要严格落实儿童保健医生在基层医疗卫生机构的数量要求和比例要求，确保能够充分满足临床诊疗及预防保健需求。要加强儿童保健人员知识培训，需制定一套标准化与个性化相结合教案，确保儿童保健医生熟练掌握儿童常规适宜技术。

　　构建“三位一体”心理健康服务网

　　近年来青少年心理健康问题日趋引人关注。来自民建界的市政协委员、丰台区人大常委会副主任张婕建议，构建家庭、学校、专业机构“三位一体”心理健康服务网络。

　　“全国妇联儿童工作部的调查数据显示，‘不知道用什么方法教育孩子’排在家长对家庭教育指导服务需求的第一位。”张婕说，学校心理教育有优势，也有不足，在碰到复杂的学生心理问题时显得无能为力，专业心理机构虽然有专业上的优势，但存在难以进校园、难以得到家长认可的情况。

　　“要将教师、学生心理健康筛查纳入卫健委、教委日常工作，设定相应指标，与青少年肥胖率、近视眼率一并纳入学生健康指标进行考核。”张婕建议，建立心理咨询资源库，统筹中小学与专业心理咨询、治疗机构沟通机制，及时传递双方需要的信息，提高学校心理教育的水平以及专业心理机构咨询与治疗的效果。要对专业心理咨询机构进入校园出台鼓励措施，家庭、学校、专业机构一同帮助学生改善心理健康状态。

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）