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“头脑风暴”聚焦练兵备战******
本报讯赵元涛、特约记者张军报道：“练兵备战与作战需求贴合不紧、国防动员潜力数据更新不够及时……”寒冬时节，一场检讨反思会在云南省昆明警备区举行，各级紧贴部队任务和训练实践查摆和剖析存在的问题，刮起一股聚焦练兵备战的“头脑风暴”。
“党的二十大报告描绘了如期实现建军一百年奋斗目标、加快把人民军队建成世界一流军队的发展蓝图。这是人民军队必须扛起的时代重任，我们要增强紧迫意识，始终保持拼出来、干出来、奋斗出来的精神状态，跑好我们手中这一棒。”该警备区政委吴正良介绍，近年来，他们严抓实战化军事训练，结合群众性岗位练兵强训精训，着力培养一专多能的复合型人才。
针对一些官兵年度演训任务中暴露出来的训战结合不够紧密、应急保障能力与实战要求差距较大等问题，他们组织机关干部、所属人武部主官开展“深挖新域新质战力，创新战法训法”“为保障打赢多学一手”等群众性大讨论，认真找“病灶”、寻规律、想对策。检讨反思中，大家不绕弯子直面问题。富民县人武部上半年较好地完成了陆军某旅过境保障任务，然而人武部部长王洪斌的发言刀口向内，毫不避讳地指出存在的问题：“对油料补给基数掌握不够精准，国防动员潜力调查数据采集人员的基础知识、专业知识欠缺……”
未来联演联训中如何做好卫勤保障力量编组、组织指挥、战场救治、协同保障？各方掌握的战场态势信息如何实现实时共享……对查摆出的一个个问题，大家边反思讨论、边研究措施，逐步达成共识。
在认真查摆反思问题基础上，他们成立备战打仗督导小组，重点把战备目标过一遍、把重点岗位能力过一遍、把支援保障底数过一遍，扎实推进各项备战打仗工作走深走实。
前不久，该警备区快速实施弹药前出支援保障演练。此次演练，严格落实各项程序，达到品种清、批次清、数量清、质量清、配套清、手续清要求。在各小组默契配合下，经过连贯作业，所有装备物资准时到达目标位置，有效锤炼了官兵“拉得出、上得去、保得好”的打赢本领。
龚克：人工智能应用于韧性治理，要依法和适度******
中新网北京12月11日电 “人工智能(AI)应用于韧性治理要依法和适度，要贯彻AI伦理原则，坚持以人为目的，以目的为中心，而不是以工具为中心，避免技术异化。”
2022人工智能合作与治理国际论坛12月9日开幕。在其中的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克这样指出。
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。
世界工程组织联合会前主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克，在2022人工智能合作与治理国际论坛主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中发言。主办方供图龚克认为，当前，韧性已成为可持续发展中的重要要求和愿景。“进入21世纪以来，韧性理论从生态学、工程学、心理学领域逐步延展到城市治理领域。”
在他看来，韧性发展现在已经成为重要的发展思路。“它正视困难、风险、冲击、变化，以适应力、恢复力应对之，使系统损失减少到可承受、使运行不失稳、发展不逆转。”
龚克举例指出，韧性的基础设施是韧性城市的基础，AI在提高基础设施韧性方面可以发挥积极的作用。“比如AI可以快速、精准地帮助发现地下送水管网的泄露，以实施快速修复。又比如，AI可以及时、准确预测城市用水需求，帮助实现适时适量的供水。再如，AI可以及早、准确地预报特定灾害，帮助实现预防和减损。”
“这些例子告诉我们，AI助力韧性发展的作用是无可置疑的，数据是AI发挥作用的重要基础，数据的及时、准确、全面对于AI助力韧性发展至关重要。”龚克坦言，因此，物联网的发展、多源数据的融合、数据的无偏化处理等等，特别是相关知识与数据的结合，以及降低算法对于数据规模、质量的依赖性，成为AI助力韧性发展的技术趋势。
龚克表示，“就技术赋能而言，人工智能与韧性治理的关系，包括人工智能作为治理工具和人工智能作为治理对象两方面。我认为，两者统一于人工智能在韧性治理中负责任地、符合伦理地、依法和适度地应用。”
他指出，如果AI要赋能韧性治理，就需要自身增能，增强透明度、可解释性、可靠性、鲁棒性，自身要能抗干扰、抗攻击等，让其自身成为有韧性的AI。“如果AI自身很脆弱，容易被攻击、受干扰，它非但不能助力韧性治理，还会起到相反的作用。”
同时，龚克强调，AI在用于韧性治理上，要做到依法和适度。
“就技术赋权来讲，特别强调赋权必须是依法的，要防止技术异化为权力。”他认为，AI系统作为治理工具时应能针对具体应用主体和场景，识别法律赋予的权力边界，并在任何情况下，保证包容、公平、无歧视，保证不伤害，保证人类的监督和决定权。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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