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法国第二次大罢工抗议延长退休年龄 马克龙：没得商量******
中新网2月1日电 综合报道，当地时间1月31日，法国工会发起第二次全国罢工，数以百万计的教师、公务员以及其他各行各业的从业者走上街头参加了游行示威活动。报道称，当天罢工严重扰乱法国的电力生产、公共交通和学校运作等，使各地的公共设施陷入瘫痪。
资料图：2023年1月31日，在法国北部城市里尔，民众正在参加抗议养老金改革活动，警察在维护秩序。据路透社报道，法国内政部表示，在法国8家主要工会的号召下，当天共有127.2万人参加了抗议活动。他们手举“反对养老金改革”、“我们不会放弃”等横幅游行示威，反对总统马克龙的养老金改革计划。这项计划拟通过将最低退休年龄从62岁提高至64岁，来消除养老金体系中的赤字。
报道称，这是法国工会第二次全国性罢工。此前1月19日，也有超过100万人走上街头游行示威。法国总工会(CGT)称，仅在巴黎，就有50万抗议者聚集，但当局表示估计这个数字为8.7万人。
“对总统来说，这很容易。他坐在座位上……他甚至可以工作到70岁，”公交车司机伊莎贝尔·特克西尔在抗议活动中说道。“我们不能要求普通工人工作到64岁，这是不可能的。”
据报道，罢工严重扰乱法国的电力生产、公共交通和学校运作等，使各地的公共设施陷入瘫痪。当天法国只有三分之一的TGV高铁列车运行，巴黎地铁则严重受到影响。此外，巴黎市长伊达尔戈决定声援游行和罢工，当天暂停市政府对外服务，并在市政府外挂出声援的条幅。
另据英国广播公司(BBC)报道，法国当局宣布动用了1.1万名警察在全国200多个示威地点维持秩序。在巴黎示威路线尽头的沃邦广场发生了小规模冲突，约30名示威人士被捕。
马克龙政府：“没有商量余地”
民意调查显示，尽管三分之二的法国人反对这项改革，但马克龙政府并不打算顺应民意，称将退休年龄推迟到64岁是“没有商量余地的”。
资料图：法国总统马克龙马克龙也在1月30日明言，这项改革对确保养老金制度的继续运作“至关重要”。
根据法国劳工部的估计，若将民众的退休年龄延后至64岁，并延长缴费期，法国每年的养老金缴费额将增加177亿欧元，从而使养老金系统在2027年实现收支平衡。但法国工会认为，政府也可以通过对富豪征税，或要求雇主和拥有很多养老金的人缴纳更多费用。
据悉，大规模抗议迫使政府做出了一些让步，例如将领取养老金的年龄从65岁下调到64岁，并同意让退休者每月领取1200欧元的最低养老金。
但政府在两个核心问题上没有改变，即从今年夏末开始至2030年，法定退休年龄将从目前的62岁逐步提高到64岁；2027年起，退休者只有在缴纳社会分摊金满43年的前提下，才能领取全额养老金。
“当反对声如此之大时，政府不听是很危险的。”法国劳工民主联盟(CFDT)公务部门秘书长雅科说道。
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。 2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。  美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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