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井贤栋围绕“技术促进数据流通 共享数据要素价值”进行了交流。他从企业实践、技术实践视角阐述了数据要素带给市场的机遇。井贤栋表示，中国数据经济正在向纵深发展，整个数据规模呈指数级增长，大模型进入行业应用，促使高质量、高价值的数据流通需求更加强烈。面向AGI时代，我们需要对数据孤岛化下的大规模数据流通进行破题。

赵国华表示，数字化正在改变我们的生活，也在改变我们的工作方式，我们已经进入数字化的第二个阶段——万物互联。施耐德电气从两个方面来看待这个问题。第一方面，在可持续发展方面的数字化，施耐德是一个提供者，包括清洁的电气化产品、清洁能源产品，以及智能电网、智慧城市、智慧制造等；第二方面，施耐德也是一家很大的制造业工厂，在工厂中应用数字化技术，将工厂努力打造成为“灯塔工厂”、“透明工厂”、“标准工厂”、“绿色工厂”。

赵国华认为，数字化转型不是一个简单的演变，而是一场真正的革命。它会影响生产的两个主要因素：生产的效率和生产的可持续性，同时也打破了过去的孤岛：能源系统和流程之间的孤岛、机器以及工厂管理的孤岛、供应与需求的孤岛以及生命周期的孤岛等，通过数据的有效连接与赋能，整合资源和系统，打造实时的生态系统，让工厂更有活力，让管理更有效率，让创新更有价值。数字化推动效率提升，同时也让创新更具颠覆性，有五个优先考虑的领域：一是万物互联，二是数据结构化，三是数据运行及其绿色发展等，四是优化流程及其数字孪生和模型，五是数字化的安全。

约瑟夫•希发基思指出，当今世界，对人工智能的终极目标存在两种不同的观点。有些人认为它应该是通用人工智能，旨在构建超越人类思维能力的，在医疗保健、金融、交通运输和制造业等多个领域做出有效决策的超级智能代理。另一些人则认为，其终极目标是实现自主的人工智能，构建具有人类水平的智能机器，能够替代人类在现有组织中的工作，如自动驾驶汽车、智能工厂、自治的网络等等。但是目前我们所拥有的，还是一个弱人工智能，是智能助手，它通过与用户的互动来提供服务。约瑟夫•希发基思相信现在有三种不同的人工智能使用方式，包括作为助手、作为监视器、作为控制器来。中国可以利用自身庞大的工业系统，在迈向自主人工智能的道路上取得领先地位。

人工智能面临两种主要风险，一种是技术风险；另一种是人为风险，它可以通过监管或者法律的框架来控制。对由于人工智能所带来的自动化导致的失业问题，也可以通过适当的社会政策来应对。除此之外，还有两种社会性风险，一种是怎么在选择和性能之间取得平衡，如果我们不能确保系统是以公正、中立的方式使用可靠信息，则不要将决策权交给系统；另一种就是性能的提升，我们要考虑其是否与人类控制的缺失相平衡。

对于怎样建立一个全球性的监管框架，约瑟夫•希发基思表示，人们都认识到必须要对人工智能进行监管，但对在实际中如何进行监管并没有达成一致。欧盟和美国之间，在人工智能监管方面也存在一定的差异。欧盟拥有更严格和更完善的人工智能监管法律，尤其是它通过了《人工智能法案》和《数字服务法案》，采用风险管理的方法，要求人工智能系统在关键性的应用中具有高度的可靠性。而美国的监管相对较少有强制性，例如它发布的《人工智能行政命令》，就包括一些建议和指导性意见。美国的监管者和大型科技公司的立场是一致的，他们倡导符合伦理的人工智能原则。但是从技术角度看，它并不是基于非常严格的技术标准对人工智能系统进行评估。

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