【网络强国这十年】微步在线薛锋：创业维艰，创新更艰******
【网络强国这十年——创业心得篇】
随着云计算、大数据和虚拟化技术的不断涌现，数字化转型推动全球云市场井喷式发展。然而，在数字化转型不断深入带来业务场景的多样化的同时，云端服务背后也存在各类安全问题。威胁情报防范作为保障信息数据的重要一环，扮演着信息产业“把关人”的角色。
近日，微步在线创始人、CEO薛锋做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈创业经历，讲述创业初心与选择，并对当下网络安全行业创业者的发展方向给出建议。
瞄准行业需求，专精“威胁情报”
微步在线成立于2015年，是我国最早一批关注互联网威胁情报的企业。薛锋表示，2014年大众创业、万众创新的社会氛围浓厚，作为偏技术管理型的工作者，自己对网络安全行业有一定理解和洞察，看到威胁情报技术极有可能成为使网络安全技术发生变革的节点，便决定创业。
薛锋说，相比创业维艰，他觉得创新更为艰难。在创业过程中，无论是做一个新的商业模式，还是推广新产品给客户传递新价值，都承载着教育市场推广的新理念，需要经历很长的周期，这个过程可以说很契合“创业维艰，创新更艰”理念。
对于选择威胁情报作为创业细分赛道，薛锋表示，与传统的安全防御不同，威胁情报防范的核心在于主动“出击”，这基于一种全新的网络安全认知理念：通过大数据分析，可以有效预判危机并且进行主动防御。即从不计其数的报警信息中筛查，提前获取攻击者的攻击工具、攻击途径、攻击意图等信息，精准找出威胁所在，从而响应并把损失降到最低。这也就要求借助AI、大数据、云计算等新型技术，进行海量数据存储计算。而在微步创立之初，这些技术已经趋于成熟，微步正是发现了威胁情报的可能性，确定其为切入点，开拓创新，期待为行业带来一些变革性的技术。
“云化”服务体系，聚焦新安全探索
作为国内新兴网络安全公司，微步在线长期植根于威胁检测领域，积累了强大的威胁情报和威胁检测分析能力，研发了基于流量和终端的“云+流量+端点”全方位威胁检测响应产品矩阵，帮助企业建立全方位的威胁监控体系，持续为客户提供专业的技术、产品和服务。
针对当下网络安全行业中，威胁端和需求端同步变化，“新安全”业态应运而生，微步在线聚焦技术提升和产品服务，进行了一系列新探索。
“过去上网都会用到DNS服务做域名解析，在此过程中，就可能有钓鱼网站、木马等的威胁存在，而微步创新使用云化的交付方式，便捷用户体验。”薛锋表示，这种云化交付、按年订阅、重视实战效果的方式，能以较低的成本帮用户持续解决安全困扰问题。这种云化的创新服务，不仅是国内首家，也深受用户欢迎。
薛锋介绍，目前大概有几千家单位通过这种云化方式，基本上实现“分钟级”就能使用微步的服务，大大区别于传统网络安全终端不易移动、时间成本高的特点。
不是“一劳永逸”，而是“日日常新”
当今世界百年未有之大变局加速演进，我国所面临的传统安全与网络安全威胁交织，网络空间对抗已成为大国博弈的常态化手段，筑牢网络安全防线已成为维护国家安全和社会稳定的关键。
党的二十大报告指出，要健全国家安全体系，完善国家安全法治体系、战略体系、政策体系、风险监测预警体系、国家应急管理体系，构建全域联动、立体高效的国家安全防护体系。
薛锋表示，作为数字时代网络安全技术创新型企业、网络威胁发现和响应的领军者，团队将结合自身优势，落实党的二十大报告要求，建立全面的风险监测预警体系，不断扩展，努力应用于国家网络安全关键信息基础设施上，同时坚持守正创新。
当下，网络安全行业内基础设施和客户需求都在发生变化，这就要求行业内各类企业持续不断开拓创新，在此过程中，要认识到网络安全并不是“一劳永逸”，而是“日日常新”，这样才能做到“知己知彼、百战百胜”。
“我一直觉得，网络安全行业其实非常像医疗行业，医疗行业应对的是现实世界中存在的生物病毒体，而网络安全行业其实应对的是网络世界中的黑客或病毒。”谈及未来规划，薛锋表示，下一步，微步在线将继续沿着精准及时发现多样化网络威胁、帮助用户做出积极响应的大方向，健全风险监测预警体系，深化“客户成功”概念，助力构建网络空间命运共同体。
监制：张宁 李政葳
采访：雷渺鑫 李飞
拍摄/后期：雷渺鑫
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)
