东西问·人物丨杨念群：贯通性地理解这片土地和这个民族******
中新社北京12月17日电 题：杨念群：贯通性地理解这片土地和这个民族
《中国新闻周刊》记者 徐鹏远
在一些学界同仁的称呼中，中国人民大学清史研究所教授杨念群有时会被唤作“杨公子”。
这一雅号源于其名望显赫的家世。他的父亲是石化领域的知名专家，母亲是北大地理学教授；祖父杨公庶是留德化学博士，曾跟随张治中参与过国共和谈，祖母乐曼雍是同仁堂乐氏家族的三小姐；外公吴鲁强是麻省理工的化学博士，外婆梁思庄是著名图书馆学家。倘若把家族的范围再扩大一点，钱锺书和杨绛的外甥女是他的大伯母，梁思成、林徽因是他的舅公舅婆……当然族谱中最闪耀的两个名字，无疑还是他的曾祖杨度和曾外祖梁启超。
杨念群有意与先人拉开距离，不过，家族基因有时还是会在他身上流露出些许痕迹。他自幼不缺书读，不仅祖父有藏书，周围的邻居都是大学者，每家的书房都是他的阅览室。在漫无边际的阅读中，他不知不觉地培养起了对文史的嗜好。而在治学路径的自我构建上，杨念群的“野心”更是颇有杨、梁的气魄。他想展现出一个全景式的中国历史，贯通性地理解这片土地和这个民族的前世今生、悲喜命运。
杨念群。受访者供图重建一种“眼光向上”的视角
中国新闻周刊：先请你介绍一下《“天命”如何转移：清朝“大一统”观的形成与实践》这部新作品的缘起。
杨念群：以往二十年，大家都在谈论西方社会科学方法对中国研究的支配性作用，以及社会科学如何本土化的问题。但我认为，社会科学方法既然来自西方，就很难在中国本土化。如果要摆脱学界“言必称希腊”的困境，只有一个办法，那就是在中国历史内部重新发现一些传统遗留下来的概念，加以重新解读，激活其中所隐藏的价值。
还有一个原因，就是需要反思近些年“概念史”兴起的意义。概念史方法给我的启发是，能不能在中国经典文本中发掘一些本来习以为常的概念，把它放在历史脉络里重新解释。比如“大一统”，一般人可能仅仅把它的内涵单纯理解为疆域广大、人口众多，但实际上这是传统政治表述体系中最关键的概念，与许多其他概念密切相关，不能割裂开来单独理解。
中国古代强调历史处于不断循环之中，受近代西方思想影响，我们总是批判这种循环论是一种保守落后的思维方式，却没有认真反思为什么中国人会这样思考问题。其实古人讲循环，不是简单地主张回到过去，而是希望以历史经验为根据，寻找突破现实困境的路径。
另外，这本书还出于对史学界研究现状的思考。20世纪90年代以来，史学界掀起了一股追求“眼光向下”的热潮，突出底层民众生活与价值观的重要性。社会史倡导下的乡村基层研究迅速成为主流，原本在历史研究版图中占优势地位的政治史反而被边缘化了。因此，我更关心上层政治思维的形成过程。我试图重建一种“眼光向上”的视角，回到上层制度和执行者的层面去理解中国政治的运作逻辑。
《“天命”如何转移：清朝“大一统”观的形成与实践》中国新闻周刊：近二十年左右，“何为中国”似乎成为中国史学界的一个重要话题。你的这本书算是这个大的潮流里的一个产物吗？或者说是对学界关于“何为中国”问题讨论的某种回应？
杨念群：当然可归于“何为中国”这个话题范围之内，但在具体内容上并不限于对“中国”问题的讨论，而是想尽量有所区别。
我一直认为，“中国”这个概念可以作为一个重要的问题出发点。但历史上“中国”内涵不断发生变动，不太容易清晰地加以界定。我们现在把它当作一个讨论对象，常常是建立在“中国”已经成为现代民族国家的基础之上的，然后再从此往前推导，好像古人也在热衷于频繁使用这个概念。其实对“中国”的使用，历朝历代均不相同。
比如宋明士人使用“中国”的频率相对高一些，因为有利于和辽金元这些非华夏族群做对比，彰显汉人文化的优势。但清朝相对就不太喜欢用。
近些年学界也兴起了“从周边看中国”的热潮，主张从邻近国家和东亚视角描述定位“中国”。这个角度确实有它的价值和贡献，但我感到困惑的是，只从外部看“中国”，并不意味着能取代对中国内部核心历史的认识。因此，我还是主张从内部视角去观察“中国”观念的演变，但不应局限于对“中国”本身的理解，而是应该把“中国”和其他概念关联起来进行考察。
2022年12月，黄河壶口瀑布。吕桂明摄中国新闻周刊：这本书的前言中你提出了一个问题，“清代‘大一统’观念不但营造出清朝上层政治秩序和地方治理模式，而且也形塑着中国人的日常心理状态。这种影响虽然经过晚清革命的强烈冲击，却至今犹存不灭。令人深思的是，为什么只有‘大一统’具有如此超强的制度、身体和心理规训能力？而其他的思想观念却没有或者只具备相对孱弱的规范力？”这个问题你有答案吗？
杨念群：第一，中国历史传统自古就特别强调礼仪秩序的核心规范作用，每个人都是这个完整秩序的组成部分，“个人”必须融入一个统一的组织框架里才能受到保护，获得某种安全感，“个人”价值只有源自集体行为的逻辑才能展现出价值，这就为“大一统”观念提供了一个基本制度前提。第二，中国古代王朝通过对疆域的扩张和维护，建立起了对世界的想象。“大一统”就是为这个想象如何落地为实践过程而设计的一套观念，包括理论与行动两个层次的表述和实实在在的操作程序。当然，除了“大一统”外，其他概念可能也在发挥着各自的作用。比如“天下”也是被频繁使用的一个概念，但它更像是一个理想设计方案，或者接近一个哲学理念，至于到底怎么落实，始终众说纷纭，语焉不详。第三，古代“大一统”观从形式上具有开疆拓土的征服气象，清朝的“大一统”观及其实践又创造出了“多民族共同体”的新面相，完全区别于以往王朝对民族关系的认识。当近代中国面临外来侵略时，“大一统”观很容易与现代民族主义结合在一起，成为抵御外侮的思想来源和动力。
游客在北京参观故宫博物院。杜建坡 摄更关注中国历史上政治运行的特征
中国新闻周刊：你所涉及的历史和主题、研究方法都是不一样的。这似乎是你的一个特点，你的学术轨迹和研究领域通常很难被归类。很多学者都会多向地延伸自己的研究触角，但总有一个贯穿的学术抱负或者所谓的“母题”。你的“母题”是什么？
杨念群：我理解你说的“母题”的意思是，当观察某个对象时始终会指向一个中心目标。如果说有什么“母题”的话，那就是我更关注中国历史上政治运行的特征，总是尝试把各种历史现象放到一个政治脉络里面去思考。说得更直接一点，我始终关心的是中国人是怎么成为“政治动物”的。
中国人自古就好讲政治，甚至史书都是为了表达某种政治意图而撰写，一切社会或文化现象也都围绕政治过程展开。即使我们做社会史文化史研究，也要考虑其背后的政治目的到底是什么，而不能把它们切割开来单独观察。目前的历史研究总是人为地划分出“政治史”“经济史”“社会史”“文化史”等类别，明显是受到社会科学专门化训练的影响，其实古人不是这么观察历史的，中国古人基本上把历史现象一律当作一种广义的“政治”行为。至少“政治”作为“母题”，具有聚拢其他“主题”的典范作用。表现方式也是有“实”有“虚”，“实”的方面指的是那些具体采取的行动，“虚”的方面是一些隐喻式的表达。
真正要了解中国历史的走势，不能把什么都看得太实，应该发挥想象力，更要重视那些看起来比较“虚”的部分。从某种角度说，历史是人的主观性表现，如果都做成考据那种太实的东西，也许只能揭示历史的表层现象，却展现不出深层结构。研究历史可以运用不同方法，从各个角度多向展开，但要想确定一个“母题”，就必须适当拉长时间，目光不能总是盯着一个点或一个时期，而是要寻找不同时段的历史如何连贯创造出的一个或数个主题，然后提供一个合理解释。对历史贯通性的理解是把握研究“母题”的一个基本要求。(完)
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) 亚星彩票地图 |
