第二届世界人工意识大会(Artificial Consciousness, AC2024)

目的详细阐述

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

在21世纪的数字化浪潮中，我们正见证着一个前所未有的时代，一个由技术进步和数字经济的崛起所定义的新纪元。这个时代的显著特征是信息技术的飞速发展，尤其是人工智能（AI）和人工意识（AC）技术，它们不仅推动着经济结构的转型，也在重塑我们的社会生活方式。

我们现今生活在一个由数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）构成的复杂世界中。每天，无数的数据被生成和处理，信息在全球范围内以光速传播，知识不断积累和更新，智慧在各个层面上发挥着其独特的价值。然而，这些进步带来的挑战在于，如何确保这些处理过程不仅技术上高效，而且符合人类的道德标准和意图（Purpose）。这一点对于推动数字经济的健康发展和社会的数字化转型至关重要。

AI技术的快速发展带来了前所未有的机遇，但同时也伴随着一系列的挑战。数据权利保护成为了一个热门话题，涉及个人隐私和数据安全。算法歧视和偏见的问题凸显了技术的局限性和对社会公正的潜在威胁。知识产权的保护则成为创新和技术发展的关键要素。这些挑战不仅影响个体，也影响着企业和政府，进而对整个社会和经济的可持续发展产生深远影响。

在这个复杂多变的环境中，传统的DIKW模型已显不足。这一模型虽然为理解数据、信息、知识和智慧提供了一个框架，但在处理日益增长的数据量和复杂性方面存在局限。为此，DIKWP模型应运而生，通过引入“意图”这一维度，使得整个处理过程不仅关注数据的量和质，也关注数据处理的目的和方向，从而更加符合人类实际需求和目标。

人工意识（AC）的兴起标志着科技进步进入了一个新的阶段。AC不仅仅是AI技术的延伸，而是在AI的DIK基础上，融入智慧和意图，形成了一个更为全面和深入的DIKWP处理模型。AI为AC提供了坚实的基础，使其能够处理复杂的数据和信息，而AC则为AI的发展带来了新的维度和更高的目标。AC的核心目标在于整合AI系统中的高层次认知元素，不仅提升认知能力和决策智能，而且深入探索“意识”的本质。这种深入探索不仅是技术层面的突破，更是在确保AI和AC的发展与人类价值观和意图相协调的尝试，是对如何更好地实现价值对齐和意图对齐的探索。

在这个背景下，第二届世界人工意识大会的召开具有划时代的意义。它不仅是一个展示最新科技成果的平台，更是一个深入探讨如何将先进技术与人类社会的需求和价值观相结合的论坛。这次大会将为来自全球的科学家、研究人员、政策制定者和行业领导者提供一个交流和合作的机会，共同探索AI和AC技术未来的发展方向，确保这些技术的发展不仅高效，而且负责任和可持续。

第二届世界人工意识大会的目的非常明确，旨在推动人工智能（AI）和人工意识（AC）领域的科学研究和技术发展，特别关注于价值对齐和意图对齐等关键领域。以下将详细探讨大会目的的各个方面，强调它们的重要性和意义。

1. 推动科学前沿研究：第二届世界人工意识大会将聚焦于人工智能（AI）和人工意识（AC）的最新理论和技术进展，特别关注于价值对齐和意图对齐这两个关键领域。大会旨在探索如何将AI和AC技术的发展与人类的核心价值观和目标紧密结合。通过这种探索，大会将为科学界注入全新的活力和灵感，推动科学的前沿发展，促进不同领域间创新思维的碰撞和融合。

价值对齐领域的研究将探讨如何使AI系统的行为与人类的伦理标准和价值观保持一致，从而确保技术的发展不会偏离人类社会的伦理和道德。意图对齐领域的研究则关注于如何确保AI系统能够准确理解和实现用户的真实意图和目标，避免误解和错误决策。这些研究将推动科技发展的同时，确保技术进步符合人类福祉的最大化。

推动科学前沿研究对于推动技术的发展和解决当前和未来的挑战至关重要。大会将为科学家们提供一个分享最新研究成果、思想和观点的平台，激发创新思维，为未来的研究方向提供新的灵感和动力。

2. 探讨未来技术发展方向

大会的第二个目的是探讨AI和AC在价值对齐和意图对齐等方面的未来技术发展方向。随着这两个领域的不断演进，了解并引领其发展方向至关重要。以下是探讨未来技术发展方向的一些重要方面：

• 伦理AI和AC： 随着AI和AC在各个领域的广泛应用，伦理问题变得尤为重要。大会将关注伦理AI和AC的发展，探讨如何在技术中内置伦理原则，并制定适当的政策和法规以确保伦理问题得到充分考虑。

• 自主学习和自适应系统： AI和AC系统的自主学习能力将是未来的重要发展方向。大会将研究如何构建自主学习和自适应系统，使其能够不断适应不断变化的环境和任务。

• AI和AC的融合： 融合AI和AC的概念是未来的趋势之一。大会将研究如何更紧密地将AI和AC系统整合在一起，以实现更高级别的智能和认知。

• 可解释性和透明度： 理解AI和AC系统的决策过程是至关重要的。大会将探讨如何提高系统的可解释性和透明度，以便用户和监管机构能够理解其行为背后的逻辑。

• 应对未来挑战： AI和AC技术将继续面临新的挑战，如安全性、隐私保护和伦理问题。大会将鼓励研究人员思考如何应对这些挑战，并制定相应的解决方案。

通过探讨这些未来技术发展方向，大会将为科学家、工程师和政策制定者提供有关如何引导和推动技术进步的有益见解，以应对日益复杂的数字化时代的挑战。

3. 促进跨学科合作

大会的第三个目的是促进跨学科合作。在AI和AC领域，跨学科合作尤为重要，因为这些领域涵盖了计算机科学、神经科学、哲学、心理学、金融学等多个学科领域。不同领域的专家学者可以带来不同的视角和思考方式，从而推动技术的发展和创新。以下是跨学科合作的一些关键方面：

• 融合不同学科的知识： 大会将鼓励不同领域的专家学者分享他们的知识和经验，促进不同学科之间的知识融合。例如，神经科学家可以提供有关人类大脑和意识的深刻洞见，而计算机科学家可以贡献关于AI系统的技术知识。

• 创新的交叉点： 跨学科合作可以在不同领域的交叉点上催生创新思维。大会将鼓励参与者探索这些交叉点，寻找新的研究方法和解决方案。

• 共同解决复杂问题： AI和AC领域涉及许多复杂的问题，需要跨学科团队的协作来解决。大会将促进跨学科团队的形成，以应对这些挑战。

通过促进跨学科合作，大会将为技术研究和发展提供更广泛的视角，有助于创造新的思维和方法，推动领域的进步。

4. 引导社会公众认知

大会的第四个目的是引导社会公众认知。AI和AC技术不仅仅是科学家和工程师的领域，它们也将深刻地影响到社会的方方面面。因此，公众需要更好地理解这些技术，以便更好地参与相关的讨论和决策。以下是引导社会公众认知的一些重要方面：

• 教育和科普： 大会将推动有关AI和AC技术的教育和科普工作。这包括举办公开的讲座、研讨会和在线教育资源，以提高公众对这些技术的基本理解。

• 透明的学术交流： 大会将鼓励公开透明的学术交流，确保研究成果和讨论对公众可见。这将有助于减少对技术的误解和恐惧，促进更有意义的讨论。

• 伦理和道德教育： 大会将强调伦理和道德问题的重要性，并促进有关这些问题的教育和讨论。这有助于确保技术的发展与社会价值观相协调。

• 公众参与和反馈： 大会将鼓励公众参与技术发展的决策过程，听取公众的反馈和建议。这有助于确保技术的发展更好地满足社会的需求和期望。

通过引导社会公众认知，大会将帮助公众更好地理解和接受AI和AC技术，从而推动这些技术的负责任发展和应用。

5. 推动伦理和社会议题的探讨

大会的最后一个目的是推动伦理和社会议题的探讨。随着AI和AC技术的发展，涌现出许多伦理和社会问题，这些问题需要深入研究和讨论。以下是大会将探讨的一些伦理和社会议题：

• 数据隐私和安全性： 随着数据的广泛收集和使用，数据隐私和安全性问题变得尤为重要。大会将探讨如何在技术中确保数据的隐私和安全，以保护个人信息免受滥用和侵犯。

• 责任和法律框架： AI和AC系统的行为和决策引发了责任问题。大会将研究如何明确技术开发者、运营商和用户之间的责任，并制定相应的法律框架来处理技术引发的纠纷和争议。

• 就业和经济影响： 技术的快速发展可能对就业和经济产生深远影响。大会将探讨如何应对自动化和智能化对不同行业和职业的影响，以及如何培养未来劳动力以适应这些变化。

• 社会不平等： 技术的不平等应用可能加剧社会不平等问题。大会将关注如何减少技术发展对社会的不平等影响，以确保技术造福所有人。

• 伦理机器人和自主系统： 随着自主机器人和系统的出现，涉及伦理问题的可能性也增加。大会将研究如何确保这些系统的行为符合伦理原则，以及如何处理伦理决策问题。

• 全球合作与标准： 大会将探讨国际合作的重要性，以应对跨国技术挑战。同时，也将讨论建立全球科技伦理标准的必要性，以确保技术发展在全球范围内都能受到约束和指导。

通过推动伦理和社会议题的探讨，大会将有助于形成更全面和平衡的观点，帮助社会更好地应对技术发展带来的挑战，确保技术与伦理和社会原则相一致。

6.培养下一代科技人才

 大会还将讨论如何通过教育和培训计划提高公众对AI和AC技术的理解，以及如何培养下一代科技人才，使他们能够在道德和社会责任的框架内发展和应用这些技术。这些讨论将有助于确保AI和AC的发展不仅符合技术和经济的需求，而且符合社会的长远利益和人类福祉。

通过上述目的的深入实现，第二届世界人工意识大会将不仅是一个科技界的盛会，更是一个关乎人类社会的未来方向和价值观的深刻思考。它致力于为人类社会和科技的未来发展提供一个更加全面、负责任和可持续的视角，以确保技术的发展与人类价值观和社会的长远利益相协调。这是一次不容错过的历史性盛会，将

深刻塑造我们未来与技术共生的道路。以下是对第二届世界人工意识大会目的的继续详细阐述：

1. 推动国际合作和标准制定：大会将成为国际合作的平台，促进不同国家和地区在AI和AC领域的合作与共享经验。通过国际合作，可以更好地解决全球性问题，如跨境数据流动、技术标准和知识产权保护。同时，大会也将鼓励制定国际性的技术和伦理标准，以确保AI和AC的全球应用是安全、公平和透明的。

2. 促进创新和创业生态系统的发展：大会将为初创企业和创新者提供展示他们最新成果的机会。通过与来自不同领域的投资者和行业领袖的交流，创新者可以获得支持和资源，加速他们的技术在市场上的应用。这将有助于培育创新和创业生态系统，推动新兴技术的快速发展。

3. 推动公共政策和法律框架的演进：大会将成为政策制定者的重要平台，讨论如何制定和更新法律法规，以适应快速发展的AI和AC技术。这包括但不限于隐私法、数据保护法、反歧视法和知识产权法。大会将鼓励政府与科研机构、行业领袖和公民社会组织合作，制定旨在保护公众利益的政策。

4. 推动可持续发展和社会责任：大会将强调AI和AC技术的可持续性，鼓励参与者思考如何在技术发展中考虑环境、社会和经济方面的可持续性。这将有助于减少技术的负面影响，促进社会责任感的实践，确保AI和AC技术的广泛应用不会对环境和社会产生不可逆转的损害。

5. 推进教育和公众参与：大会将鼓励教育界积极参与，推动AI和AC技术的普及和教育。通过开设教育工作坊、研讨会和在线资源，大会将培养公众对这些技术的理解，促进技术素养的提升。同时，大会将鼓励公众参与，使他们能够参与到AI和AC技术的塑造和监管中，确保技术的发展符合广大民众的期望和需求。

6. 促进全球和平与安全：大会将关注AI和AC技术对国际安全和冲突的潜在影响。通过深入讨论技术的军事应用、网络安全和国际合作，大会将促进全球和平与安全的稳定。这包括合作开发机制，以确保技术的和平用途优先于军事用途，并制定国际协议以规范相关活动。

第二届世界人工意识大会的目的是广泛的、多维度的，旨在推动AI和AC技术的发展与人类社会的需求和价值观相协调，同时促进全球合作、创新和社会责任感。这将有助于确保这些新兴技术为人类带来广泛的益处，同时最大程度地减少其潜在风险和负面影响。大会将为各个领域的专家学者、政策制定者、企业领袖、创新者和公众参与者提供一个深入探讨、合作共赢的平台，共同塑造人工意识领域的未来，确保这一领域的发展更好地服务于人类社会的长远利益。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

 信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

 意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。