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【青听·两岸】如何更好在大陆发展？在陆台青支招：不要误信对大陆的扭曲******
来到大陆，他们见证了祖国日新月异的发展和进步，结识了新的朋友、凝聚了新的情感，感受到了同胞的热情和温暖。他们是两岸融合发展的“沟通者”、正能量的“传播者”。两岸青年声音，你我共同倾听。中国新闻网特别推出《青听ㆍ两岸》融媒体栏目，共同记录两岸青年的真实声音。
中新网1月20日电 (马壮 陈文韬)台湾青年到大陆工作都需要注意什么？来大陆扎根前需要准备什么？三位台湾青年日前做客中国新闻网《青听ㆍ两岸》栏目，为广大台青分享在大陆求学、工作经验，给要来大陆发展的台青“支招”。
不要误信台湾当局或台湾媒体对大陆的扭曲和谣言
北京台资企业协会青年会副会长郑博宇曾协助不少台湾青年在大陆扎根落地，在他看来重要的是要导正价值观。他总结了来大陆发展的6个原则：靠自己、接地气、不投机、共发展、促融合、迎未来。其中，最关键的是接地气。
据郑博宇观察，很多台青来大陆发展会带着台湾的视角去看大陆的方方面面，“这其实是给自己建了一道墙，会影响你融入当地并和当地人交流。这样的壁垒不利于在大陆的落地和发展。”
郑博宇建议，若来大陆发展，应该把在台湾的一些想法放下来，然后很好地用心去感受要来发展的地方，该走走就要去走走，该看看就要去看看，好好地从接地气的过程中寻找机会，融入大陆、找出路。“如果都带着一些成见，不断地累积，就会产生很多很负面的想法。”
郑博宇特别提醒，千万不要去尽信台湾网络上，包含一些台湾媒体对大陆的报道，这确实对台青认知大陆有很大的影响。
而在聊到有什么话想对自己的台湾的亲友说时，郑博宇再次强调，“千万不要误信台湾当局或台湾媒体一些对于大陆的不实的扭曲和谣言，我们会让你们看看，我们在大陆真的都挺好。”
要多做功课才能更好地在大陆扎根
台青初入大陆职场也会面临文化差异产生的问题。光大金融租赁公司转型办公室副主任黄柏翔，初来大陆时也因文化的差异闹出一些“囧事”。
由于最初不熟悉大陆文字的用法和表述，黄柏翔所写的文章被大陆同事认定为“很台味”。故黄柏翔建议新来大陆的台青可以通过诸如读大陆媒体的报道，来熟悉如何精准用词和表达。
他认为，台湾青年如果想来大陆发展，做好准备是必要的功课，通过一定的准备才能去克服遇到的问题。他常对学弟学妹们说，如果要来大陆深耕，都需要做一些前期的准备，包括相关的大陆新闻、大陆的发展趋势等等。
黄柏翔承认，很多台青朋友，尤其没来过大陆的，要一次性的融入大陆是非常困难的。他以自己亲身经历告诉要来大陆发展的青年朋友，在大陆扎根需要去建立一个过程，首先要设定方向，要去看大陆发展的趋势，要对自己想要去领域多做功课，只有这样才会扎根地更好。
迷茫的时候要想想为什么当初想要来这里
很多台湾青年怀揣着梦想来到大陆，期盼寻求更多的机会。谈及要扎根大陆的心态，清华大学公共管理学院台级博士生陈冠颖认为，“最重要的就是不忘初心”。
陈冠颖说，身边有不少台青在大陆求学，因为迷茫没有坚定地继续留在大陆发展。很多人被网络上所谓的“一夜暴富”蒙蔽，幻想来大陆可以实现“一夜暴富”。陈冠颖分析说，大陆对于台青而言，存在很多的机会，二十来岁的年龄选择并不多，如果要来大陆发展一定要自己想清楚，不忘初心坚持下去。
“特别是当大家迷茫的时候，我就要想想自己为什么当初想要来这里，来了之后就不要再去想东想西。”(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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