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专访台湾昆剧团团长洪惟助：30年两岸交流间，台湾昆曲从寂寞到勃兴******

　　中新社北京12月24日电 题：专访台湾昆剧团团长洪惟助：30年两岸交流间，台湾昆曲从寂寞到勃兴

　　中新社记者 李晗雪

　　近日“2022海峡两岸年度汉字评选”结果揭晓，“思”字高票当选，其推荐理由是：疫情阻隔下，两岸异地相“思”。聊及此字，台湾昆曲发展最重要的推动者之一、今已年近八旬的台湾“中央大学”教授、台湾昆剧团团长洪惟助坦言，想念以往常见面常交流、彼此启发的老友，也心念过去两岸昆曲交流的热络。新冠疫情下当面交流断了，是非常可惜的事。

　　“昆曲的交流，从(20世纪)90年代开始到现在，非常好。两岸互补有无、互相扶持，没有彼此打压、没有恶性竞争，我很希望这种情形能持续下去，也希望别的领域能学习我们昆曲的交流。”洪惟助说。

　　1991年起，有感于昆曲之美及其在两岸的寥落，洪惟助与台湾另一戏曲学者曾永义发起并持续主持六届“昆曲传习计划”，邀请大陆昆剧团赴台表演、录像、教学，前后长达10年之久。传习计划让昆曲在台湾生根抽芽、逐渐开花育果。为延续此计划的成果，2000年，在洪惟助带领下、以参与该计划的成员为基础，组成了台湾第一个专业昆剧表演团体“台湾昆剧团”(以下简称“台昆”)，并持续聘请大陆名师赴台教学。此外，今日台湾各昆剧团的主要演员及昆曲学术研究者，也多数参加过当年的“昆曲传习计划”。

　　“台湾昆曲这三十年的发展，我蛮满意的，虽然不是百分之百了。”老先生笑说。首先，台湾的昆曲观众多了。台昆常去学校作讲座，学生们都非常喜欢。演出后也有观众在反馈卡片上写，第一次来听昆曲就感受到其中之美，一定要再来看戏。而台昆的演出也获得了不少昆曲爱好者的慷慨支持。洪惟助认为，昆曲在台湾的传播比他预期的还好。第二是台湾昆曲专业表演团体从无到有，现已能够独立完成从剧本创作到定谱、表演的整套剧目制作过程，“很不容易”。

　　“昆曲传习计划”虽已告一段落，但此后两岸昆曲艺术人才依然往来互通，持续活络着两岸戏坛。例如近年大陆昆曲演员温宇航赴台发展，影响台湾同辈演员亦教导晚辈，洪惟助认为对台湾昆曲发展产生了很好影响。而洪惟助的儿子、作曲家洪敦远在2016年由大陆昆山当代昆剧院作为台湾优秀青年昆曲人才引进，洪惟助表示，很支持儿子，这是不错的学习机会。

　　2020年昆山当代昆剧院推出的原创昆剧《描朱记》，正是由洪敦远担任唱腔设计。遗憾的是，演出时洪惟助父子都在台湾，因疫情无法应邀观看演出。洪惟助还谈道，原本与北方昆曲剧院有合写剧本演出的计划，也因疫情停顿，希望疫情赶快过去。

　　回顾以往两岸昆曲界的合作，洪惟助如数家珍。浙江昆剧团与台湾昆剧团共同打造新编昆剧《范蠡与西施》并在两岸演出，北方昆曲剧院赴台演出昆剧《红楼梦》……洪惟助称，约在2005年至2013年间，他每年都推动两岸合作在台举行大型昆曲演出，“那时候可以说是‘大交流’”。

　　“很多事情都要长久地努力。我(20世纪)90年代就想成立一个昆曲博物馆，但2017年才在‘中央大学’实现。”老先生说。

　　今年10月，洪惟助的老友曾永义离世。洪惟助说：“在我们那一辈，台湾研究戏曲的人并不多，好像就我们两个人做得比较多。但后来我们带出了很多学生，尤其曾永义，他教的学生很多，大多继续从事戏曲相关工作。他的学生又带学生……”洪惟助自叹冲劲不如从前，他非常期待有台湾年轻人接班，继续做昆曲传承工作。(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）