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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。

珠江委发布《2021年珠江片水资源公报》******

　　中新网广州12月21日电 (记者 王坚)据水利部珠江水利委员会(下称珠江委)21日消息，该委现已正式发布《2021年珠江片水资源公报》(下简称《公报》)，主要内容包括水资源量、蓄水动态、水资源开发利用等。

　　珠江委介绍，《公报》全面客观地反映了珠江片(不含红河，香港特别行政区、澳门特别行政区，下同)水资源演变情势和开发利用现状，揭示了水资源开发利用与经济社会发展之间的关系，为流域水资源开发、利用、节约、保护和管理等工作提供基础资料，为政府宏观调控决策提供科学依据。

　　《公报》数据显示，2021年，珠江片平均降水量和水资源总量为1371.1mm，比多年平均值明显偏少11.9%。全片受2020年、2021年秋冬季“双拉尼娜”事件影响，珠江片降雨连年偏少，长时间高温少雨导致江河来水持续偏少，部分骨干水库蓄水严重不足，流域内广东、福建、广西等地发生了不同程度旱情，特别是东江、韩江流域出现60年来最严重旱情。

　　2021年，珠江片水资源总量为3643亿m3，比多年平均值偏少23.2%；其中，地表水资源量3625.7亿m3，地下水资源量888.7亿m3，地下水与地表水资源不重复量17.3亿m3。珠江片用水总量为790.5亿m3，与2020年相比，用水总量增加17.6亿m3。

　　2021年，珠江片人均综合用水量为380m3，万元国内生产总值(当年价)用水量为46.9m3，耕地实际灌溉亩均用水量为678m3，万元工业增加值(当年价)用水量为22.9m3，人均生活用水量(含公共用水)为227L/d，城乡居民人均用水量为160L/d。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）