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来源：快三平台登录2020-12-14 17:48

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社评：在中国旅客入境问题上作秀，这是政治病毒******

　　最近，国际上对中国疫情防控政策的优化调整有一些议论，部分国家“担心中国境内出现新的变异株”，对来自中国的旅客采取了新的入境限制。世卫组织1月4日发布消息称，当前中国主要流行毒株同其他国家提交的中国感染旅客病毒基因序列一致，确认没有发现新变种或显著突变，这也与此前多国科学家的判断相一致。针对中国采取特别入境限制，不仅没有科学依据，也违背防疫初衷。

　　中国疫情防控进入新阶段，外界对此产生关切，这很正常。目前，有几个基础性的事实是比较清楚的：一是中国迄今并未发现新的变异株；二是中国一直与世卫组织保持着密切沟通，及时分享有关信息和数据；三是当前中国的疫情形势是可控的，也有信心确保调整转段平稳有序推进。如果说一些国家因为不了解情况而产生了防御性的“应激反应”，相信随着相关事实越来越清晰，这种反应自然会逐渐消退。

　　但还有一种情况，某些国家从一开始就在作秀，政治因素压倒了科学判断，它们对中国旅客采取的额外防控措施不是基于科学研判，而是基于刻意针对中国的偏见和政治盘算。现在渲染中国优化调整防控政策对外界造成风险的人，和之前狠批中国“动态清零”的，其实大多是同一群人，他们就是来找中国茬或者让中国出糗。他们扮演的角色是国际抗疫合作的搅局者，是一锅粥里的那几粒老鼠屎。世界疫情之所以迟迟没有受到遏制，这些搅局者“罪不可没”。

　　比如，华盛顿方面似乎很鼓励其他国家跟进限制中国旅客，它宣称这是“采取审慎的健康措施来保护公民”，然而为何在德尔塔等致病力更强的毒株在美国国内大流行时，世界没有看到华盛顿“保护公民”的“审慎措施”？就在当下，美国国内流行的XBB变异株正在快速传播并向世界蔓延，为何华盛顿对此没有防止“新变异株”的“审慎措施”？

　　需要指出的是，相关限制措施在包括美国在内的国家引起了许多批评，它们被认为既不科学，同时也没有效果。美国《国会山报》的一篇文章指出，数十万感染者已经在美国各地的社区自由流动，每天从中国增加几百名感染者几乎不会提升健康风险。国际航空运输协会也发表声明，批评一些国家对来自中国的旅客实施检测等防疫措施，是起不了作用的“条件反射反应”，指出各国政府必须基于科学事实而不是政治来做决定。

　　自新冠疫情发生以来，中国的贡献和担当有目共睹。一方面，在全球疫情最危急的时候，中国的生产支撑了整个世界，保证了全球产业链、供应链没有中断。另一方面，中国防控措施，最大限度地保障了人民的生命健康。现在，中国因时因势优化调整疫情防控政策，为中外人员安全健康有序往来创造了更好条件，也为全球经济发展带来了更多利好。在此背景下，在中国旅客入境问题上作秀，这种政治操弄既无视科学事实，也与全世界走出大流行阴影的期待相违背。

　　我们相信，违背科学事实的政治操弄终究不可持续。在“后疫情时代”，新冠病毒要防，“政治病毒”更要防。“政治病毒”造成真理扭曲，也破坏国际合作，既是新冠病毒的帮凶，也是团结抗疫的敌人。未来当我们回看这段历史的时候，那些一心只想利用疫情打击中国、政治甩锅的国家，是要负历史责任的。

张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******

　　中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”

　　这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。

　　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。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

　　张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

　　“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

　　“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”

　　张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

　　他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

　　张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)