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民进党“傲慢式执政”愈发引起不满……******
在1月8日举行的台北市第三选区民意代表补选中，民进党籍参选人再次落选。
自2022年“九合一”选举以来，民进党受“论文门”“黑金政治”等一系列负面事件影响，接连在几场选举中失败，展现颓势。令台湾民众失望的是，该党对败选的所谓“检讨”浮于表面，“傲慢式执政”依旧，也愈加引起岛内舆论的不满。
傲慢，来自上行下效
有批评指出，民进党的执政傲慢遍及全台。
近日，新竹棒球场被揭露有偷工减料重大嫌疑，这个耗资近12亿元新台币重建的棒球场被民进党籍原新竹市长林智坚视为重要政绩。他曾宣称“高度参与，也都经常到工地巡查”，如今面对场地问题已导致4名球员受伤，林智坚却要求新市长解决问题。如果往回看，人们发现林智坚也未对牵涉本人、已有定论的论文抄袭事件作道歉。
新竹棒球场土壤中挖出砖头、电线等物品引起轩然大波(中时资料图)无独有偶，2022年12月，中国国民党籍民意代表李贵敏在台立法机构质询台当局官员花敬群时，花敬群直指李贵敏的问题抽象、无法回答而径直走下备询台，此举动令各界大跌眼镜，这名官员亦广受各界批评。
“上梁不正下梁歪”，有台湾时事评论员表示，民进党当局官员对民生的漠视、对民意代表的不尊重，正是源于台行政部门负责人苏贞昌。据台媒报道，苏贞昌不止一次在立法机构与民意代表公开“呛声”：去年11月11日，苏贞昌与国民党籍民意代表洪孟楷互呛，苏贞昌直接“问候洪孟楷的妈妈”；前年10月12日，苏贞昌被问及防务问题，对国民党籍民意代表郑丽文呛声“袂见笑”(方言：不知羞耻)，也令舆论哗然……
台行政部门负责人苏贞昌(中时报系资料图)傲慢的代价，守住基本盘成问题
当前，台湾社会一股“下架民进党”的氛围持续凸显。一份民意调查显示，仅有31%的民众认同民进党，数据呈现大幅下滑态势。
“九合一”选举大败后，民进党启动所谓党内检讨机制，但被认为沦为形式，也未提出败选“主因”。在随后举行的嘉义市长选举中，民进党再次惨败，有熟悉当地情况的绿营人士坦言，民进党连基本盘都没守住。
1月8日台北市举行一场民意代表补选，民进党再次败选，这已是民进党的“三连败”。有新闻报道预测，“不到两个月后的南投县民意代表选举，几乎也可预期民进党会输。”
傲慢依旧，听不到民众声音
“除了民进党当局行政部门的目中无人，民进党声望持续低落，原因是一党独大的傲慢。”联合新闻网一篇文章直击民进党要害。
也有评论指出，民进党执政傲慢令人无法忍受。
近年来，民进党在立法机构强推各种法案、一味护航“高端”疫苗并拒绝“复必泰”疫苗入岛、林智坚对论文抄袭和棒球场案不知反省、民进党当局官员面对质询时颐指气使，台湾民众对民进党当局的“一手遮天”产生厌恶，在这样的氛围下，民进党一路选输不令人意外。
曾经被视为民进党“票仓”的年轻人也对民进党当局失去信任。“把一个更好的台湾交到下一个世代手上”是民进党上台之际对年轻人许下的“承诺”，如今几乎全面落空。
“因为权力的傲慢，所以不需要沟通、也不能沟通。”在评论民进党的做法时，一位台湾媒体人表示。
“谦卑、谦卑、再谦卑”终究只是口号，民进党“傲慢式执政”形成无视民意的惯性，让岛内民众愈发失望。
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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