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努力做“把命令下达清楚”的基层指挥员******

　　下达命令，务必清楚明确

　　■杨元超

　　不久前，我作为基地前进指挥组成员，随某旅夜间火力突击演练分队跟训。部队出发前，发射连连长在班排骨干会上提了不少要求。我旁听了一会儿，觉得他说的有些空泛、不够具体。比如，要求遭“敌”精准打击时各车灵活处置，却没说何时进行伪装、能否脱离梯队自行疏散隐蔽；安排兼职卫生员在出现人员“伤亡”时迅速处置，却对兼职和本职工作冲突时哪个优先没有明确；强调严格按规程操作，却对紧急情况下容易变形走样的环节没有强调提醒……而这些，恰恰是班排骨干最关心的点，也是他们在会后最需要给所属战士明确的。再一看听了连长讲话的骨干们，很多也是一脸茫然的样子。

　　回想起自己担任指导员的经历，“把命令下达清楚”，也是战士们给我上的第一课。记得上任不久，我连就参加了一次阵地外围警戒任务，事先我只给各警戒小组大体划分了范围，对一条平时很少有人车经过的“断头路”却没指定责任人，只说“有情况各小组兼顾一下就行”，结果当晚的导调课目恰恰是小股“敌特”从这条路上潜入。由于相邻两个小组在警戒巡逻时都对这条路“一带而过”，导致“敌人”差点渗透到装备附近，要不是操作号手及时发现，整个发射行动就失败了。

　　任务结束，我把责任归咎于警戒人员主动作为意识不强、不知及时补位，还当众批评了这两个小组。但我从战士们的眼神中感到，他们感到很委屈，甚至有些不服气。事后，副连长找到我开诚布公地说：“这次真不能怪战士们，怪就怪你没有把命令下达清楚。”

　　一语点醒梦中人。循着副连长的话反思，我发现自己除了这次任务外，在日常工作中也有不少命令下达不清的情况。开连务会部署工作，有的骨干几乎不动笔记录；晚点名讲评工作，队列里明显有人心不在焉……细细回想，出现这些现象的原因就是当时自己讲了不少正确的废话和“两头堵”的车轱辘话，而对官兵迫切想知道的“我该干什么、怎么干、达到什么标准”等，却囫囵吞枣、语焉不详。

　　认识到自己的问题后，再下达命令、布置任务时，我努力做到把方向目标指清楚、把标准要求尽可能量化到“米秒环”、把责任压实到具体人。如此一来，开会的时间变短了，任务却安排得明明白白。后来，有不少骨干反映，指导员讲话终于能说到点子上了。

　　战士们的鼓励，引发我更深的思考。作为一线带兵人和基层指挥员，“把命令下达清楚”很难吗？想想其实并不难，关键在于下达命令前一定把情况弄清、把任务想透，下达的命令一定要简明扼要、易于理解、具体可行，同时明确重点难点堵点，并给出相应的解决方法。战场上、工作中，固然需要官兵们发挥主观能动性，但绝不能因此而在安排任务时含含糊糊、大而化之，更不能故作高明地卖个关子，让部属去揣摩和猜测。因为，只有上级把话说清楚，下级才能把事干明白。

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）