1979年，约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）提出了通过对时序逻辑公式的计值来验证并发系统性质的思想，这一理论创新得到了一系列理论结果，包括对含有“可能”和“必然”模态算子的分支时序逻辑的不动点刻划。在此基础上，他进一步提出了带有“until”算子的分支时序逻辑来表达“公平性”，为模型检测技术奠定了基础。

　　他的这些工作与卡耐基梅隆大学教授Edmund Clarke、得克萨斯大学奥斯汀分校教授Allen Emerson同时期的研究成果一起，为模型检测这个研究领域的创立和发展提供了重要理论支撑。由于对模型检测的开创性贡献，他与Clarke、Emerson共同分享了2007年图灵奖，这一荣誉彰显了他们在计算机科学领域的卓越成就。

　　模型检测擅长验证系统模型是否满足规约，那么我们能否将整个AI系统或其关键组件视为一个“模型”，并为其编写“永不伤害人类”或“保持公平性”这样的规约并进行验证呢？约瑟夫·希发基思在2025可持续全球领导者大会上给出了他的见解。此次大会于10月16日-18日在上海市黄浦区世博园区盛大召开，吸引了全球众多领导者和专家参与。

　　2007年图灵奖得主、Verimag实验室创始人约瑟夫·希发基思在接受21世纪经济报道记者采访时明确表示，目前将模型检测应用于人工智能系统还不是一种可行的方法。模型检测依赖于系统行为的数学模型，可以进行精确检验和数学分析，但对具有复杂神经网络的人工智能系统暂不适用，这是当前技术面临的一大挑战。

　　模型检测暂无法“框住”人工智能系统

　　如今，模型检测技术已被广泛应用于计算机硬件、软件、通信协议、安全认证协议等领域，取得了巨大的成功。它成为分析、验证并发系统性质的最重要的技术手段，被Intel、IBM、微软等国际知名公司用于日常生产实践中，展现了其强大的实用价值。

　　然而，对于人工智能系统，希发基思指出，目前我们无法提取其数学模型。人工智能的神经网络模仿人类大脑的神经网络，其复杂性使得我们无法有效建模，因此不知道如何将模型检测技术应用于此类系统，这是当前研究需要突破的难点。

　　在希发基思看来，模型检测暂无法“框住”人工智能系统。传统系统和基于AI的系统在可靠性方面存在不可逾越的鸿沟，目前应严格应用风险管理原则，控制人工智能风险是实现社会效益的重要前提，这也是保障技术安全发展的关键。

　　面向未来，约瑟夫·希发基思认为，需要制定全面的以人为中心的技术愿景，明确识别人工智能当前状态的弱点，动员全球研究力量，促进国际合作，共同探索新的发展途径。在实现这一愿景的过程中，全球标准和法规的制定将发挥核心作用，尽管目前达成协议的可能性很小，但这是未来发展的必然趋势。

　　中国是发展人工智能的沃土

　　希发基思与中国渊源颇深，他亲自指导了六名中国留学生和博士后，这些学生已成为中国科学院软件所、浙江大学等单位的科研骨干，为中国的人工智能研究输送了宝贵人才。2017年8月开始, 他担任清华大学计算机学科顾问委员会委员，积极推动中国计算机学科的发展。2019年1月开始，他出任南方科技大学杰出教授，继续为中国的教育事业贡献力量。

　　在他担任欧盟ARTIST嵌入式系统研究联盟科学协调人期间，极力推动欧盟与中国在该领域的合作，促进了中欧科技交流。在他领导下，该研究联盟从2006年至2011年在中国举办了六届嵌入式系统设计讲习班，邀请国际上嵌入式系统的知名专家为国内的研究生和青年学者讲课，提升了中国在该领域的研究水平。

　　此外，希发基思频繁来中国开展学术访问，在中国科学院软件所、计算所、清华大学、北京大学、西北工业大学、东北大学、哈尔滨工业大学、华东师范大学、深圳大学、华为公司等处做学术报告，促进了中外学术交流与合作。

　　在他看来，中国比任何其他国家都更有条件发展全面的、技术的、以人为中心的人工智能愿景，这不仅是创造最强大的人工智能，而且注重服务社会，特别是确保有效的社会治理，展现了中国的独特优势。

　　展望未来，希发基思表示，中国在整合创新方面已经很强大，需要在颠覆性创新方面迎头赶上，鼓励科研和产业之间的合作，创造创新生态系统。中国可以利用强大的工业基础，与需要日益智能的产品和服务的工业部门合作，如自主交通系统、智慧城市、智慧工厂和农场、智能电网和自主电信网络，共同推动人工智能技术的发展。

（文章来源：21世纪经济报道）