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日本紧绑美国“战车”图谋为己松绑（观象台）******
1月中旬，日美首脑会谈将在华盛顿举行。这将是岸田文雄就任日本首相后，首次在白宫与美国总统拜登会谈。日媒预计，岸田文雄将就日本《国家安全保障战略》《国家防卫战略》《防卫力量整备计划》等3份安保文件的修订及大幅增加防卫费向美方进行说明，进一步深化日美同盟关系。这一举动的目的不言自明，那就是将日本进一步绑上美国“战车”，并为复活日本“军事大国梦”做更多铺垫。
2022年12月，日本政府内阁会议通过新版《国家安全保障战略》等3份安保文件，明确写入将打造“反击能力（攻击敌方基地能力）”，并计划在2026年度部署美制“战斧”远程巡航导弹。同时，文件提出将2023年起的5年防卫费总额增加约43万亿日元，是现行5年（2019年至2023年）防卫费总额的1.6倍。日本还计划到2027年，将防卫费及相关预算占日本国内生产总值（GDP）的比例由现在的约1%提高至2%左右。
根据修订后的文件，日本将实际上放弃战后奉行的“专守防卫”原则，并将突破诸多战后禁忌，如进一步放宽“防卫装备转移三原则”扩大武器对外出口、深化军民一体化等。这立刻引起国际社会对日本重蹈覆辙走军事大国路线的深重担忧。如日本反战和平组织“和平构想建言会议”发表声明所言，3份文件将使日本再次成为能发动战争的国家，是极其危险之举。
然而，面对国内外一片反对之声，日本政府非但没有悬崖勒马，反而在歧途上一路狂奔，宣称这是日美同盟的新开始，将进一步加强与美国的军事协作。修订后的安保文件多处写明日美防卫合作相关内容，如发动反击能力时，“日美将合作应对”；在美国等关系密切的他国遭攻击、导致日本存亡受到威胁的“存亡危机事态”时，不排除行使反击能力的可能性。此外，岸田文雄访美期间还将与拜登总统讨论加强日美防务合作，并提出修改《日美防卫合作指针》，该文件规定了自卫队与美军的职责分工。
对于种种通过“武装自己”来示好美国的举动，岸田文雄政府明面上的理由是担忧出现突发事态时“遭美国抛弃”，因此以宣称增强防卫力的方式来得到美国更多帮助，真实目的却是一步步打破和平宪法限制，倚美自强、扩军备战。
对于日本的“投怀送抱”，美国乐见其成。美国白宫、国务院与五角大楼相继发表声明，欢迎日本政府公布的3份安保文件。但在日本国内，安保文件修订后，岸田文雄内阁支持率创下新低，仅为25%。明眼人都非常清楚，安保政策调整后，对美国地区战略而言，日本的作用将从过去的后方支持防御，即所谓“盾”，逐步发展成兼具“矛”的功用。这意味着，未来日本将进一步被纳入美国战略轨道，日美在地区内联手滋事的可能性不断增加。这无疑给日本周边国家乃至国际社会带来严重安全隐患。有日本学者犀利指出，3份安保文件意味着日本防卫政策大转折，是一种“新军国主义”。
历史上，日本曾步入军国主义歧途，犯下侵略扩张和反人类罪行，给亚洲和世界带来深重灾难。日本把自己紧绑上美国“战车”，不断谋求进攻能力，试图冲破和平宪法约束，是对世界和平的重大威胁。（严瑜）
《 人民日报海外版 》（ 2023年01月07日 第 06 版）
国际人工智能协会前主席：未来AI或可和人类一起发表论文******
中新网12月9日电 (中新财经记者 谢艺观)“如果人工智能(AI)系统是个‘黑盒子’，那么它们永远都无法向科学家解释它们的决定。所以我们需要让AI成为生态系统的一部分，让AI从自动复制文章到变成研究助理，这样AI就可以在这个过程中显示它们可以承担新的任务，最后它们甚至可以和人类一起写作、发表论文。”
9日，国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上如是表示。该论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴。
国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。约兰达·吉尔认为，人类的局限性会阻碍科学的进步。我们进入跨学科研究时，从生理、行为、医学等多个角度看，很难把各个学科的知识融会贯通。但是人工智能在这个方面有它的优势。人工智能系统越能够了解科学的各个门类，就越能更好地进行跨学科的聚合。
在约兰达·吉尔看来，一个值得思考的问题是，我们如何去开发人工智能，使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么，从而使得人工智能系统具有写论文的能力。
“如果说人工智能系统能承担这个任务，论文将会更加准确。”约兰达·吉尔提到，同时，我们也可使论文定制化，例如有的人想浏览，有的人想看原则、方法论和结果，有的人想重现结果，我们可以利用人工智能系统，实现论文定制化。
约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径。“我们给予它算法、数据，又不止于此，让人工智能够有更大的主动性，有一定的自主性、独立性，以此去研究科学问题，进一步成为研究助理甚至作者。”(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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