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。

工信部：大力培育工业互联网龙头企业和“专精特新”中小企业******

　　中新网1月18日电 国务院新闻办公室18日举行新闻发布会，工业和信息化部新闻发言人、信息通信管理局局长赵志国在会上表示，下一步，我们将重点从三个方面发力，加快工业互联网规模化发展，推动数字经济和实体经济深度融合，不断释放产业升级动力，助力工业经济稳步回升。

　　一是优环境，加强政策引导。会同各部门、各地方扎实推进《工业互联网创新发展三年行动计划(2021-2023年)》，确保各项工作圆满收官，研究制定促进工业互联网规模化发展的政策举措，进一步完善顶层设计，用好用足财税金融相关政策，加强产融合作、产教结合，进一步营造良好的发展环境。

　　二是抓创新，增强发展动能。强化技术创新，深入实施工业互联网创新发展工程，打好技术攻坚战，完善标准体系，破解制约规模化发展的关键短板。深化产业创新，支持电信企业、互联网平台企业、工业企业等各类市场主体发挥各自优势加强联动协同，大力培育工业互联网龙头企业和“专精特新”中小企业，壮大工业互联网产业联盟，打造健康可持续的产业生态。

　　三是强应用，加快推广普及。加快先进工厂培育，推动企业积极利用5G等技术开展工厂数字化改造，促进新技术新场景新模式的广泛应用。加速产业集群升级，开展工业互联网“百城千园行”活动，总结推广成功案例，促进工业园区数字化绿色化发展。深化重点行业拓展，广泛开展供需对接，加强工业互联网在重点产业链普及，以工业互联网的规模化应用促进实体经济高质量发展。(中新财经）

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