上海近百位政协委员联合提案 加强心理健康服务行业管理******

　　中新网上海1月12日电(记者 范宇斌)“人们生活节奏明显加快，竞争压力不断加剧，民众心理健康服务需求与日俱增。”正在此间举行的2023年上海市两会上，近百位上海市政协委员联合提案，建言加强心理健康服务行业管理。

　　数据显示，精神心理疾病在中国疾病总负担中居首位，占疾病总负担的20%。

　　上海市政协常委、上海市工商业联合会(总商会)副会长、上海明佳企业发展(集团)有限公司总裁赵丽佳12日接受中新网记者采访时介绍说：“在上海，每5个人中就有1人一生中会遭受精神心理疾病的困扰。”

　　以上海市为例，当前，上海市卫生健康委员会会同有关行政部门、行业组织、医疗卫生机构等积极推进落实《“健康中国2030”规划纲要》《关于加强心理健康服务的指导意见》等政策文件提出的关于加强心理健康服务的要求，加强法治建设和政策支撑，积极探索行业自律管理，取得了一定成效。

　　“但是在心理健康服务行业管理上仍存在诸多问题。”赵丽佳坦言，问题主要体现在“心理健康服务从业人员的资质认定、教育培训乱象丛生；心理健康服务从业人员能力水平良莠不齐；心理健康服务从业人员数量供不应求”。

　　这份提案提到，“当前，有关培训机构、高等院校、心理健康相关协会学会等相继发布心理健康培训项目，但是项目内容五花八门、质量参差不齐，对心理健康服务事业发展带来隐患。”

　　“加强心理健康服务行业管理，提升心理健康服务从业人员能力水平迫在眉睫。”赵丽佳告诉记者，目前，中国心理咨询服务行业从业人员许多为非心理学和精神医学专业，专业能力不足，法律伦理意识淡薄，服务质量难以保障，导致侵害消费者合法权益的情况时有发生。此外，中国目前尚无心理咨询从业人员继续教育培训制度。

　　记者了解到，心理健康服务从业人员主要是心理咨询师、心理治疗师。据悉，截至2017年，中国约有120万名持证的心理咨询师，仅有3万-4万人从事心理咨询行业的专兼职工作，全国心理治疗师数量则仅有数千人。

　　与此同时，多位专家学者表示，新冠疫情在心理健康方面的影响持续时间至少是十年、二十年以上，很多人都可能会面临焦虑、抑郁、失眠和社会交往等问题。“加快提高心理健康服务供给数量已成为满足人民美好生活需要的内在要求。”赵丽佳如是说。

　　对此，近百位上海市政协委员联合提案，建议构建社会共治格局，充分发挥社会监督作用；加强行业协会自身建设，提高行业管理与服务能力；加强行业信用体系建设，促进规范治理和行为自律，进而加强心理健康服务行业管理。

　　这份联合提案中指出，在构建社会共治格局方面，可以积极探索建立由卫生行政部门牵头，工商、民政等部门共同组成的联合执法机制，对心理咨询与治疗服务机构的经营管理、服务规范、服务收费等进行监督检查，对违法违规行为，依法予以处理；大力依靠消费者协会、行业协会等社会组织有针对性地加强监督检查。

　　行业自律管理同样关键。这份联合提案建议，政府要加大对心理卫生服务行业协会的支持力度，提升行业管理与服务能力。要壮大行业协会专兼职人员队伍，构建功能完善的组织结构，积极吸纳新的会员单位，鼓励行业协会制定行业标准规范、开展专业人员能力培训、参与制订地方性法规和行业发展规划、构建完善继续教育培训体系等。

　　此外，可以积极探索“赋权”行业组织，通过政府购买服务等方式，委托行业组织开展信用评价，推进监管执法和行业自律的良性互动。鼓励行业组织在消费者权益保护、纠纷处理、失信惩戒等方面发挥作用，支持行业协会建立健全企业信用档案。发挥信息化的作用，建立心理健康服务机构和人员数据库等。(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)