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报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

规范装备器材维护保养工作******

　　本报讯谷巍峰、周荣凯报道：“大家注意！维护操作臂里侧大有讲究，一定要先将多功能侦察机器人及远程控制系统打开，防止机械制动时受力造成损坏。”11月30日上午，河南省新乡市红旗区民兵情报信息侦搜分队队员们认真观看厂家技术人员细致讲解示范后，对装备器材进行维护保养。这一天是红旗区人武部的“管装爱装日”，民兵们重点对排爆机器人机械臂、无人警戒巡逻车云台、无人机螺旋桨及脚架等装备进行维护保养。

　　近年来，随着基干民兵装备器材种类越来越多，训练和执行任务使用频率越来越高，特别是新质力量比例逐步提高，一大批科技含量高的新型装备入列，对维护管理工作提出更高要求。

　　今年以来，该部在调研中发现，分队的许多预征预储装备，平时存放于企业、仓库，不同程度存在管理不到位的问题，对装备的性能、使用寿命、应战能力等带来不良影响。

　　为破解这一矛盾，该部在与上级政策对标对表的基础上,先后多次深入民兵装备预征预储单位进行调研，多次与区应急部门沟通，区分装备类型、保障地域、管理维护等内容，制订出台系统的装备维护管理规定细则。同时，积极与征储单位建立常态联系，聘请装备领域技术骨干人才，成立专家人才库，构建优质的师资力量；选拔经验丰富、专业技术精湛的基干民兵担任“装备教员”，对装备使用维护做到有人管、有人教；完善装备管理维护手段和机制，实现每季度一次全面维护、每月一次定点维护、每周一次日常维护。

　　在此基础上，该部每季度对“装备教员”进行集中培训，熟悉装备器材的各项规章制度和要求，做到会使用、会检查、会保养和会排除一般故障。他们还规定，每次装备动用前，安排专人负责对装备逐一进行检查；装备动用过程中，维修人员伴随保障；装备动用后，及时进行维护保养和检修。通过全方位排查、检修和维护，确保装备器材零故障、零隐患，有效提升装备器材战技术性能，为提升民兵分队战斗力打下坚实基础。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）