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。
生态环境部规范生态保护红线生态环境监督工作******
生态环境部规范生态保护红线生态环境监督工作
确保功能不降面积不减性质不改
本报讯 记者张维 生态环境部近日印发行政规范性文件《生态保护红线生态环境监督办法(试行)》(以下简称《办法》)。《办法》明确生态保护红线生态环境监督制度安排和具体工作要求，规范生态环境部门生态保护红线生态环境监督工作，最终目的是加强生态保护红线生态环境监督，确保生态保护红线生态功能不降低、面积不减少、性质不改变，提升生态系统多样性、稳定性、持续性，保障国家生态安全。
据介绍，生态环境部主要从谁来监督、监督什么、怎么监督、监督结果怎么应用四个方面开展生态保护红线生态环境监督工作。明确生态保护红线的监督主体；明确生态保护红线的具体监督事项，对生态保护红线生态环境相关制度制定与落实情况、生态保护红线调整对生态环境的影响、生态保护红线内人为活动对生态环境的影响等进行监督；明确具体的监督手段和措施，主要是通过对生态保护红线调整方案的生态环境影响提出审核意见，依托生态质量监测网络和国家生态保护红线监管平台，加强生态环境保护综合行政执法等；通过信息公开、纳入生态环境领域相关考核、纳入中央生态环境保护督察、开展生态环境损害赔偿、依法依纪依规移送查处问责等多种方式，形成监督闭环，强化监督结果应用。
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