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中外专家建言平台经济反垄断 吁规范“市场守门人”******

　　(经济观察)中外专家建言平台经济反垄断 吁规范“市场守门人”

　　中新社北京12月21日电 (记者 王恩博)随着平台经济在全球范围内崛起，由此滋生的一些平台垄断行为侵害消费者利益、影响公平竞争，也引起各方警惕。

　　近日在北京举行的一场学术研讨沙龙上，多位中外专家表示，数字经济为大众生活带来了巨大便利，各国监管机构对其发展一直采取审慎包容态度。但未来相关领域要实现增强创新活力、降低市场进入壁垒、避免滥用市场支配地位等目标，还有诸多重点问题需要关注。

　　德国曼海姆欧洲经济研究中心院长、德国反垄断委员会成员阿希姆·瓦姆巴赫(AchimWambach)所著《不安的变革：数字时代的市场竞争与大众福利》一书近期在中国出版。该书关注的正是如何在发挥市场经济作用前提下，通过竞争政策规范数字化变革中的企业行为，并最终增进大众福利。

　　瓦姆巴赫表示，在强调竞争的经济政策指导下，德国规模前100大企业的营业收入占GDP比重在过去几十年中持续下降，有效保护了中小企业的生存、稳定了就业。

　　但他也坦言，数字化变革对这种稳态构成了冲击，领先科技企业的市场份额持续扩大，并在不断大量追加研发支出，不断拓展创新边界并扩大自身优势，市场集中趋势不断加强，且存在企业滥用市场势力损害大众福利现象。对此，德国和欧盟的应对方式是完善反垄断法律法规和开展国际合作，推出GAIA-X等欧洲数据平台等。

　　值得注意的是，欧盟委员会近日公布了《数字服务法案》及《数字市场法案》草案，旨在明确数字服务提供者的责任并遏制大型网络平台恶性竞争行为。

　　德国政府宏观经济顾问托马斯·费泽介绍，《数字市场法案》草案将大型平台企业称为“市场守门人”(Gatekeeper)，因为其具有制定市场准入门槛的能力，并针对这类平台提出了“守门人法规”。此前欧盟相关法律法规制订和执行都耗时较长，此番立法体现出对提升执法速度和效率的追求，并力图在动态和静态效率之间取得平衡。

　　规范平台经济竞争模式，中国亦动作频频。如国家市场监管总局日前发布《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》，针对互联网平台企业作出更多细化规定。

　　对外经济贸易大学竞争法中心主任、国务院反垄断委员会专家咨询组成员黄勇表示，反垄断法初衷是防止市场上出现排除、限制竞争的垄断行为，在数字经济中实现这一目标，关键在于认识数字经济领域的反竞争效果，其中有两个重点、难点问题：一是对数据属性和意义进行明确；二是结合相关市场的界定认识反竞争行为的发生场景。

　　在司法部政府法制研究中心副主任李富成看来，公开透明、公平竞争、可预期、无歧视的营商环境是需要国家提供的制度公共品。但电商平台企业特别是超大规模的电商平台企业承担了对平台上众多市场主体的治理功能，也要在电商经济制度基础设施建设过程中发挥积极作用，协同培育平台间和平台上的良好商业生态。

　　中国信通院政策与经济研究所监管研究部主任李强治亦指出，平台企业一系列新的经济社会角色使其在生态治理中的必要性和重要性大大提升，政府直接治理所有市场主体的传统模式不再适用，构建政府与平台协同的多元治理体系应是未来平台经济治理模式设计的主要方向。(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）