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这句话，特朗普重复了400多次！******
中新网2月2日电“同样的答案”“同样的答案”“同样的答案”……
近日，哥伦比亚广播公司(CBS)曝光了一则美国前总统特朗普2022年8月就其财务欺诈调查接受检方取证的视频。令人意外却又似乎在意料之中，特朗普作出了上述回答。
据统计，为了拒绝回答有关提问，他援引美国宪法第五修正案的规定，竟然多达400余次。
图片来源：哥伦比亚广播公司(CBS)报道截图“不用就是傻瓜”
2022年8月10日，特朗普现身位于曼哈顿的纽约州总检察长办公室，在宣誓后接受了大约4个小时的取证。CBS公布的这段视频时长大约有37分钟，包含部分证词记录。
在会议室里，特朗普身着深蓝色西装、红色领带，佩戴美国国旗徽章，坐在摄像机前。他首先“礼貌”回答了纽约州总检察长詹乐霞提出的开场问题。
当詹乐霞问他是否熟悉作证规则时，他回答说“是的”。
图为特朗普作证视频截图。图片来源：哥伦比亚广播公司(CBS)视频截图CBS称，初步提问结束后，特朗普有机会宣读一份准备好的声明。他以一句外界颇为熟悉的话语开场：“这是我们国家历史上最大的政治迫害。”
他还称詹乐霞是“一个叛逆且失控的检察官”，并指责其办公室调查他的财务行为调查带有政治动机。
特朗普在视频中还说，“整件事非常不公平。任何在我这样处境的、不援引第五修正案的人都是傻瓜，绝对的傻瓜。”根据美国宪法第五修正案的规定，任何人不得被迫自证其罪。
他补充说，根据律师的建议，“依照美国宪法赋予每个公民的权利和特权，我恭敬地拒绝回答提出的问题。”
“这将是我对任何进一步问题的回答。”
“同样的答案”说了400多次……
随着质询正式开始，特朗普不停援引美国宪法第五修正案进行回答，并持续大约4个小时。
美国司法部长办公室高级执法律师凯文•华莱士透露称，这次作证“很冗长”，而且“显然，我们不同意其中的很多描述”。
华莱士甚至不得不告诉特朗普，他可以说“同样的答案(Same answer)”，以“加快速度”。
根据纽约总检察长提交给法庭的文件，在完整的质询过程中，特朗普不仅照着这样做，且次数多达400余次。
在其中一个提问环节，华莱士询问特朗普自2011年以来每年提交的财务状况报表状况。
“文件所载的估值反映了虚假和误导性的估值报表。对吗？”华莱士问。
“同样的答案(Same answer)。”特朗普回答。
华莱士又问，“知道”这些文件“包含虚假和误导性陈述”吗？
“同样的答案(Same answer)。”特朗普回答。
美媒注意到，在回答问题的过程中，特朗普双臂交叉、身体前倾，似乎还研究起了华莱士交给他的财务文件。
当华莱士抛出有关特朗普集团前首席财务官魏塞尔贝格和现任公司主计长杰弗里•麦康尼的问题时，得到的答案仍一样。
“至少从2005年至今，你们与魏塞尔贝格和麦康尼一直有项持续的协议，他们将在财务状况报表中包括基于虚假和误导性假设的估值，作为夸大报告价值的手段。对吗？”华莱士问道。
特朗普再次回答，“同样的答案(Same answer)。”
据CBS报道，作证结束后，特朗普发表了一份公开声明，称他行使了宪法第五修正案的权利，拒绝作答。特朗普的一名律师则拒绝对公布的这段视频置评。
图为特朗普作证视频截图。图片来源：哥伦比亚广播公司(CBS)视频截图“无止境的政治迫害”
多年来，纽约曼哈顿地方检察官办公室对特朗普及其家族房地产业务展开了一系列调查。
民主党人詹乐霞要求法院禁止特朗普及其三个成年子女经营任何一家总部位于纽约的公司，并寻求对他们处以至少2.5亿美元的罚款。审判日期在10月2日。
此前在1月，特朗普集团则已因“实施一项长达15年的税务诈骗”被判处罚金160万美元。此外，特朗普集团前首席财务官魏塞尔贝格还被判刑五个月，罪名是参与税务欺诈计划。
特朗普集团否认有任何过错，并表示将提起上诉。
特朗普集团在声明中称，“这些出于政治动机的检察官将不惜一切代价抓捕特朗普，并延续从他就任总统之日开始的无止境的政治迫害。”
目前，特朗普还被牵扯进多项刑事和民事调查，涉及干预2020年总统选举计票、机密文件处理不当等。特朗普频繁抨击这些调查受政治驱使。
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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