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用公益诉讼筑牢网售处方药安全堤坝******

时本

　　远程诊疗、网上开方、送药上门……随着互联网医疗的蓬勃发展，网上药店让消费者足不出户就能快速获取药物，然而由此带来的药品误用、滥用、过量服用事件也时有发生。药品安全非同儿戏，网上用药安全该如何保障？近日，最高人民检察院发布了一批药品安全公益诉讼典型案例，其中北京铁路运输检察院办理的督促整治网络平台药店违法销售处方药行政公益诉讼案，对保障用药安全问题进行了一系列探索。(1月9日《检察日报》)

　　“网上药店无处方销售处方药”“轻轻松松能买到12周以上用量的处方药”“药师审核形同虚设”“处方上没有执业药师的签字”……这些网售处方药乱象存在已久。即使《药品网络销售监督管理办法》于去年12月1日起正式实施，网络售药迎来强监管时代，但是问题也并未因此而得到根治，一些网上药店仍然存在“走过场式开方”等现象。

　　网售处方药乱象治理与监督的主体缺失、监督的积极性有时不算太高有关。处方药网售越便捷，销售成本就越低，销量也越大，线上药店和线上医生获取的利益就越多。在这种情况下，只要有机会，处方药随意网售的口子就可能会越开越大。一些消费者只图省事，把药品当成普通电商产品，看不到药品误服和滥用的风险，甚至认为网售处方药不应该管得太严。正因如此，网售处方药的供需双方，形成了事实上的“利益共同体”，他们都不愿意主动监督网售处方药乱象。

　　药监部门是网售处方药的法定监督主体，在治理网售处方药乱象中，发挥了很大作用，诸多网售处方药案件的查处，均是药监部门认真履行监督职责的结果。但也要看到，假如极少数药监部门慢作为或者不作为，网售处方药也会潜滋暗长，用药安全也就面临危机。关键是，互联网具有跨区域等特点，一地失守又将影响全局，一旦网售处方药乱象的危害波及全网，那么远在千里之外的消费者也会成为受害者。

　　倘若监管部门履职好坏全凭自觉，网售处方药乱象就不容易得到遏制。履职情况需要得到监督，在这方面，检察机关可以发挥重要作用。当检察机关发现网售处方药存在一些乱象后，可以通过向药监部门制发检察建议，督促药监部门认真履职。除此之外，检察机关还可作为整个消费群体的诉讼代理人，对于违法销售处方药的平台和个人展开诉讼。这类公益诉讼让维权和监督主体都更加明确，是治理网售处方药乱象不可多得的好方式，理应得到广泛推广。最高检推介这些典型案例，也是希望检察机关在这方面能够发挥更大作用。

　　网售处方药方便了民众求医问药，也使互联网医疗从此告别“有医无药”的困境。但与非处方药相比，处方药既有更强的治疗作用，也有更强的毒副作用。以前处方药在实体药店就存在随意销售等乱象，若想阻止这类乱象向线上蔓延，就得加大网售处方药乱象的治理力度，让包括药品安全公益诉讼在内的监督手段更丰富、更管用，方能让民众安心享有处方药网售带来的巨大便捷与实惠。

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）