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无比困难的决定?蔡英文宣布延长兵役年轻人不买账******

  中新网12月28日电 综合台湾媒体报道,27日,台湾地区领导人蔡英文时隔744天召开记者会,宣布从2024年1月1日起,2005年1月1日以后出生的役男,义务役役期由4个月延长为1年。台湾舆论对这一改革批评声浪不小,“票投民进党,青年上战场”也已经成为了台湾年轻人的惯用讽刺语。

蔡英文。图片来源:台湾中时新闻网 杜宜谙 摄

  蔡英文:无比困难的决定

  年轻人:还不都是你造成的

  蔡英文在记者会上声称,延长兵役是“无比困难的决定”,还称“只要台湾够强,青年就不用上战场”。

  岛内年轻人对蔡英文的说辞并不买账:“还不都是你造成的。”

  有台湾网友直言:“问题不是服役多久,问题是为何走到兵役要延长,是谁造成的。答案大家心知肚明”。还有网友讽刺,“票投民进党,青年上战场”“为了美国优先,台湾人年年缴保护费、吃莱猪、献上台积电……结果老美还嫌不够……”。

台湾网友评论截图

  此前,也有岛内民调显示,针对“若两岸开战是否愿意上战场”问题,高达65.2%民众表示不愿意,其中20至29岁不愿上战场比例高达七成。

  暨南国际大学公共行政与政策学系教授柯于璋表示,那些反对“九二共识”的人从没能拿出一个像样的主张,只会叫嚣、反对,最终也只能把两岸情势逼到墙角;这些人不仅拿不出像样的主张,还只能靠延长兵役壮胆,声称只要台湾强盛,年轻人就不用上战场。

  延长兵役的背后,

  “选票”和“美国人”扮演什么角色?

  有台媒分析,为了争取台湾人对延长兵役的支持,民进党当局洋洋洒洒写了26页的说帖。然而,除役男薪水大幅增加,役期纳入劳保年资,还提出分年分期入营,大学4年同时完成学业与役期的构想,摆明讨好役男与家属。

  《中国时报》刊文称,让念大学的役男兼顾学业与役期,就是在抢短线,只为2024年选举。这个构想若要可行,最可能的办法就是大学生利用寒暑假去当兵,等于将役期拆成分期支付,这样训出来的兵,比现在4个月的军事训练役还不如,防务部门怎么会答应?当局难道不知道方案不可行?但仍释出研议讯息,目的就只有一个,降低2024年“大选”对民进党选举的冲击。这是标准的选举计算。

  而对于台湾宣布的征兵改革,美国白宫发言人在回复台湾“中央社”询问时表示“欢迎”。这名发言人声称,美方会依循“与台湾关系法”与“一个中国”政策承诺,持续协助台湾维持足够的自我防卫能力。

  岛内网友纷纷就此吐槽,“摆明了美国把台湾人民当炮灰在看”“台湾延长役期 美国表态肯定 民进党完成主人任务”“被人卖了还帮别人数钱”“募兵装模作样大可精简,改征兵浪费年轻人宝贵青春作美国梦数馒头?”

  对此,有台湾学者分析,目前台当局的作法,只能暂时缓解来自华府的压力,相信后续华府仍会持续针对台湾防务支出、建军规划、装备采购、战术战法与役期等项目,进行“关切”。

资料图:台湾陆军学员训练画面。图片来源:台湾中时新闻网

  备战可以避战?

  和平才能避战!

  台湾《中国时报》28日的一则评论直指,自蔡政府上台以来,持续操作“抗中保台”;但蔡政府从来不诚实告诉民众,搞“抗中保台”不是“请客吃饭”那么轻松,绝对是要付出代价的。

  孙文学校总校长张亚中28日也发表评论表示,“兵役延长”一旦落实,它只是个起步,台湾未来必须还要付出更多的代价继续增购武器,也让台湾成为美国的军火库。

  “备战才能避战”是一种似是而非的思维,要备多少军备,征募多少兵力,才能达到“避战”的效果?如果台湾确定要用“备战”的思维,那么未来防务预算必须大幅提升,“延长兵役”为1年绝对不够。

  张亚中说,台湾人民很不幸,有一个以美国马首是瞻,不在乎台湾命运的领导人;有个唯唯诺诺,看到美国就只会点头遵命的政党。两岸关系是台湾的生死大事,但民进党当局只会用“延长兵役、增加军备、依靠美国”等陈旧方法来因应,拱手将台湾的未来交给美国来操盘。

  “用创造两岸和平来确保台湾安全才是唯一的思路。”张亚中最后说道。

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    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)

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