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战地记者讲故事｜梅常伟：风吹铁甲寒******

　　■梅常伟

　　记者心语：为了胜利的冲锋，是军人写给祖国的诗。

　　插图：唐建平

　　夜越来越深，外面的风更猛了。紊乱的气流时不时横冲直撞。战车载员舱内，战士们怀抱着枪，立起迷彩大衣的毛领子，一个紧挨一个挤坐在一起。嘴里呼出的热气映着灯光腾起来，旋即在冰冷坚硬的战车顶部消失。

　　“居然真能哈气成冰！”一名列兵试探着伸出手在车顶轻轻抠了几下，白色粉末状冰晶便掉下来。他生在南方，长在南方，读书在南方，当兵也在南方，这是他人生第一次在冬天来到祖国的北方，第一次踏上这片蒙古语中意为“心脏”的塞外草原。尽管他们通常被人们誉为“三栖精兵”，但此番由粤西千里北上，不管是这位列兵还是海军陆战队某旅，面临的挑战都异常严峻。恶劣的天气、陌生的环境、未知的任务等，更不要说对手是在全军素有“草原狼”盛名的蓝军部队了。

　　双方交上手是在此前一晚午夜时分，大风还没刮起来。天朗无月，星垂野阔，奔波转战一天的战士们在战车旁就地支起帐篷，和衣钻进防寒睡袋，很快沉沉进入梦乡。营指挥所内灯还亮着，营长和几位参谋正在完善第二天的兵力行动计划。连长察看完哨兵点位和各作战单元野营情况，深一脚浅一脚地踩在枯草与沙土间杂的地面上，时不时抬起头望向漫天星斗。

　　“各连……”电台突然发出动静，大家心里一紧：蓝军来了。果不其然，一小股侦察兵七拐八绕躲过重重警戒兵力，摸进红方一个营指挥所。红方反应也很快，立刻包抄过来，结结实实还给蓝方一记重拳。

　　后半夜的觉没人能睡踏实，大自然也开始排兵布阵。每一根草都被摁倒在地，沙土被卷到空中，碎石被撵着乱跑，人被顶得寸步难行。寒风擂鼓般隆隆卷过运输车的帆布顶篷，然后透过车体上的缝隙钻进来，声音像吹哨一般尖厉。水洒在地上，竟以肉眼可见的速度结出冰凌。

　　风吹铁甲寒。气象数据显示，当天最大风力8级，最低气温零下20摄氏度。

　　从黎明直至日暮，战士们马不停蹄地东奔西突，与蓝方针锋相对、亮剑拆招，各型战车碾出车辙，或窄或宽、或直或弯，纵横交错、暗藏兵锋，直到在数百平方公里草原排开凛凛军阵、布下重重棋局。脚冻麻了就跺跺，手冻木了就捂捂，脸冻红了就搓搓，每个人心里都绷着一根弦、燃着一团火、努着一股劲儿，誓与这塞北的寒、草原的兵一决高下。

　　凌晨3时许，战车集结列阵，发动机的强劲咆哮汇成冲锋号角，大地为之颤动。“即将抵达前沿，做好战斗准备！”战士们脱去大衣，露出战斗着装，相互检查装具。“抵达作战地域，载员下车作战！”列兵打开尾部舱门，一股寒风涌进来。奔跑，向着敌人的方向；跃进，迎着密集的枪炮；“嗒嗒”声、“嘭嘭”声、“呼呼”声、“咝咝”声此起彼伏，俨然天地间一场宏大的交响。

　　历时约两个小时，天近拂晓，演习告一段落。战士们鱼贯返回战车，坐定后不约而同把两只手叠拢上来，接住用嘴哈出的热气，口鼻四周的防寒面罩结着一层白色霜花。“我们把蓝军打败了。”他们的声音在颤抖，牙齿不受控制地磕出声响，那是身体对低温做出的本能反应。

　　那一天，是在11月。

　　很多年前的一个11月，我们的前辈俯卧在零下40摄氏度的阵地上，直至受冻牺牲仍保持战斗队形和冲锋姿态，在人类战争史上留下赫赫威名：冰雕连。

　　长津湖，朱日和。中国军人，热血如昨。

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人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******

　　中新网北京12月11日电人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？

　　近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。

　　中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。

　　“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。

　　清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。

　　“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。

　　瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。

　　“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。

　　将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？

　　高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。

　　高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”

　　“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。

　　“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。

　　2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)