案款发还从3分钟缩短到20秒……北京高院发布第三届司法改革“微创新”案例******

　　光明网讯（记者孙满桃）制定全国首个《中小微企业快速重整工作办法（试行）》，挽救中小微企业40家，引入投资近50亿元，妥善安置职工1200余人；“一键立案”、二维码交纳执行案款、一键智能发还案款……这些与老百姓密切相关的微创新，汇聚在一起却带来了大变革。1月11日，北京市高级人民法院召开新闻发布会，向社会通报21个北京法院2022年度司法改革“微创新”案例。

　　据北京高院党组成员、副院长孙玲玲介绍，2022年北京法院持续深化司法改革，各项改革举措蹄疾步稳、积厚成势。“此次评选出的案例具有首都特色、体现基层智慧、破解改革难题，是北京法院司法改革创新工作的重要展示窗口。”孙玲玲说。

　　记者注意到，部分“微创新”案例还充分体现北京法院加强诉源治理和矛盾纠纷多元化解工作。北京高院构建12368“一号响应”诉源治理机制，深度融入北京市接诉即办改革，精准对接各类诉源治理主体在办理12345群众诉求和开展矛盾纠纷预防调处化解过程中提出的司法需求，北京全市法院通过12368热线主渠道响应诉源治理类司法需求2701个，满意度达100%；健全一站式多元解纷机制，将司法确认、小额诉讼、扩大独任制适用等改革任务融入“多元调解+速裁”，60%以上的一审民商事案件在诉讼前端得到解决。西城法院建立“1+15”街道联络员与法院专门团队对接机制，确认调解协议案件有效率达100%。

　　同时，强化服务保障和司法为民职能，满足人民群众对创新发展和利民便民的司法新需求。北京一中院构建“1+2+3”多元破产挽救体系，挽救中小微企业40家，引入投资近50亿元，妥善安置职工1200余人。北京四中院加强北京国际商事法庭建设，建立与国际接轨的多元解纷示范机制，北京国际商事法庭运行以来，为60多个国家和地区的3000余位中外当事人化解超过160亿元的商事纠纷。北京丰台法院探索建立“一窗通办”服务窗口，机制启用以来，累计接待群众10022人次，为群众办理三项以上事务851人次、两项以上事务3594人次，平均办理时长5分钟。通州法院将诉讼服务和速裁工作下沉人民法庭，为辖区群众提供家门口的一站式诉讼服务。加强对特殊群体的保护，创建涉未成年人民事社会调查观护工作模式被引入相关国家标准。朝阳法院加强对老年人群体的司法保护，打造审理涉老年人权益保障案件的专门法庭。

　　在推进智慧法院和互联网司法建设方面，北京法院不断回应网络数字时代人民群众的司法新需求。北京高院制定《北京法院电子卷宗同步生成操作规程》《北京法院电子诉讼档案管理规范（试行）》，统一电子卷宗生成标准和工作要求，全市法院电子上诉移转自然时长较纸质模式节省超过20%。互联网法院开发自动抓取录入案款发还信息功能，实现一键智能发还案款，每笔案款发还从三分钟缩短到20秒，案款收发全年平均时长仅3.11天。

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)