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开年上演现象级“出圈” 《狂飙》“狂飙”的背后******

　　中新社北京2月2日电 (记者 高凯)2月1日晚，39集扫黑除恶题材剧《狂飙》收官，开播以来一路“狂飙”的热度与播放量迎来又一波高潮。

　　自1月14日开播以来，《狂飙》播出热度一路攀升，在播出平台爱奇艺热度值破11000，打破站内历史总榜最高纪录，同时，豆瓣评分高达9.1，各项成绩遥遥领先。作为2023年开年最火的“出圈”作品，该剧高开高走，以沉实紧张的剧情吸引着各年龄层观众的追剧热情。

　　在《狂飙》中，创作者选取2000年、2006年、2021年三个时间节点，切入三条时空脉络，借刑警安欣(张译饰)、黑恶势力高启强(张颂文饰)两个角色的人生轨迹，展现了一场跨越20年扫黑除恶的斗争故事。

　　作为类型题材剧，《狂飙》是反套路的。在正叙、倒叙交叉的庞大叙事中，以角色命运带动剧情发展。剧中两个主人公最初的命运交点充满生活质感与人性的温暖，而随着剧情的展开，二人在交叉碰撞中渐行渐远，戏剧张力拉满。在这样的主线下，《狂飙》突破了一些相关类型作品中对于黑白较量你来我往的平面化展现，而是由人物带动生发出具有生命力的情节脉络，对黑势力形成背后的社会生态、人性异化进行了入木三分的揭示，描绘出扫黑除恶的真实图景。

　　大胆不失细腻是《狂飙》的另一特色，从“旧厂街菜市场”的一摊一档，到“肠粉”“猪脚面”的热气腾腾，尽管有意模糊掉了真实地域，但剧中充满烟火气的细节描摹还是顺利将观众带入真实的生活审美，正是这些有质感的生活细节，助力唤起观众的认同感。

　　故事之上，人物的成功塑造令《狂飙》的魅力进一步凸显。安欣和高启强这两个人物之鲜活动人，于同类题材剧集中可称出类拔萃。

　　作为剧中反派，高启强引发了观众持续的热议。该剧导演徐纪周曾表示，“人物的特征自然和所在地域时代紧密相关，我希望我不仅能塑造出这个反派人物，还能把他与时代背景、社会土壤的关系拍出来。这是有社会意义的。”在观众眼中，高启强在剧中的开端正是一个小人物的现实人生，极易代入，在与安欣的命运碰撞中，他感受到人性的温暖，在阴差阳错中触摸到权力的力量，其后终于为欲望裹挟，走上不归之路。演员张颂文在这一角色的塑造中，奉献了朴实而充满张力，厚重且富有层次的出色表演，赢得观众的高度认可。

　　相较而言，安欣的人物设定或许不像高启强那样有着浓墨重彩的戏剧性，但正是其内在思想力量成功的呈现才给剧情真正前进的动力。跨越20年，从怀揣梦想略显“愣头青”的青年干警，到满头白发“油滑”谨慎的警局“边缘”人，在张译的演绎下，这一核心人物情感丰沛动人，演员在角色细节处理上无处不在的生活质感更是让其“灵魂”得以落地，令观众深度共情。

　　除了两位主演的出色表现，作为一部群像戏，《狂飙》里几乎每个主要人物都具备能打动观众的独特魅力。剧集播出中，剧中众多配角被观众主动“挖掘”，因荧屏上的生动鲜活的不同亮点而成为热搜中的“主角”。毫无疑问，即便在“小人物”身上，创作者也避免了脸谱化的处理。正是剧中人自身所携带的生命感，令观众在不同的时空切入点都能感受到其真实可信的存在。

　　通观全剧，《狂飙》不仅再现了“扫黑除恶”专项斗争的严酷性和复杂性，亦以现实主义手法描摹出各具特色的人物与人生际遇，以不同方式折射真实生活，最终以正义向善的精神追求与观众达成共鸣。

　　从故事设定及叙事手法的创新，到人物的鲜活刻画，再到从主题出发对于人性与社会的深层挖掘，对于《狂飙》而言，整部剧集最终因“好看”呈现出的吸引力，或许正是源于创作者对作品全方位的诚意。(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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）