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西大科研人员发现地球最早的隐居型环节动物丝鳃虫******

　　中新网西安2月3日电 (记者 阿琳娜)记者3日从西北大学获悉，研究人员通过形态和谱系分析发现，澄江拟管虫属于高度演化的环节动物，隶属于隐居型丝鳃虫类。该研究将环节动物门类蛰龙介虫目化石的发现从石炭纪前推到寒武纪早期，前推至少2亿年。

　　环节动物是现代重要的动物门类，在海洋和陆地都十分常见，目前已知至少有2万多种、81科，主要以蚯蚓、沙蚕和蚂蟥最为常见。目前研究认为环节动物门存在或起源于隐居类祖先，现代的扇毛虫(俗称笼头虫)就属于这个类群，但缺乏早期化石记录。

　　澄江化石库以精美的特异型软躯体化石保存而著名，化石再现了不同类型动物的消化道、管状血管、腿肢结构，甚至取食触手和刚毛。澄江动物群发现的化石已经超过220个属种，主要以节肢动物和各种蠕形泛节肢动物为主。但现代海洋中繁盛的软体动物、环节动物等底栖动物却十分少见。

　　基于西北大学早期生命研究所长期积累的15枚澄江拟管虫标本，该校地质学系张志飞教授课题组对该类化石进行了重新研究，研究表明，早期认为的帚虫动物事实上属于形态高度演化的多毛类扇毛虫。该类化石的研究表明环节动物的隐居型起源于寒武纪早期，进一步表明环节动物至少在澄江动物群甚至更早时期已经发生大辐射，也证明了保存精美软躯体化石的特异型化石库在不同门类的保存中存在较大的差异性。

　　地球生命有38亿年的历史，5.6亿年至5.2亿年前的寒武纪大爆发将地球划分为隐生宙和显生宙，成为地球演化的重要分水岭。长期研究认为寒武纪大爆发诞生了地球动物树的基本框架，诞生了现代动物门类的根，4.8亿年奥陶纪之后各门类的纲目科属种才大量出现，导致地球动物树才开始枝繁叶茂。

　　然而，寒武纪早期腕足动物研究，尤其最新的环节动物“丝鳃虫”的论证对这种传统认识提出了新的挑战，表明寒武纪大爆发并非只是动物门级干群祖先类型的出现，酷似现代海洋的动物属种也突发性出现在5.2亿年前的海洋中。

　　“此次研究表明，有些现生动物门类的大多数类型，如环节动物可能并不在特异型化石保存的环境中繁盛或生活。因此，特异型化石库并不能完全揭示地球生命演化的历史过程，尚需其他环境化石的约束和补充，这为进一步探索现生动物类群的化石空白提供新的思路和启示。”张志飞说。(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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）