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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。

5项数字化转型国家标准正式立项******

  国家标准化管理委员会近日下达2022年第四批推荐性国家标准计划,由全国信息化和工业化融合管理标准化技术委员会(SAC/TC573)归口管理的《数字化转型管理参考架构》《数字化转型管理能力体系建设指南》《数字化供应链体系架构》《数字化供应链成熟度模型》和《数字化供应链通用安全要求》5项国家标准正式获批立项。

  《数字化转型管理参考架构》和《数字化转型管理能力体系建设指南》2项国家标准与已发布的国家标准《信息化和工业化融合数字化转型价值效益参考模型》(GB/T 23011-2022)相互配套,是指导数字化转型的基础性、通用性标准,目的是引导各类组织以体系架构方法为引领,以价值为导向、能力为主线、数据为驱动,系统性、全局性推进数字化转型,稳定获取转型成效。

  《数字化供应链体系架构》《数字化供应链成熟度模型》《数字化供应链通用安全要求》3项国家标准能够为供应链各类参与主体科学认识并系统构建数字化供应链提供参考指引,帮助产业界厘清数字化供应链基本概念和核心要素,掌握数字化供应链的设计方法和实施路径,明确数字化供应链成熟度等级和评价方法,构建数字化供应链安全防护能力,加快数字化供应链体系建设。

  下一步,工业和信息化部信息技术发展司将立足新型工业化发展,聚焦制造业高质量发展核心需求,指导标准归口单位及有关起草单位开展数字化转型领域国家标准的编制及验证工作,加快标准报批发布和试点应用,打造一批服务各类企业高效开展数字化改造、实现数字化转型升级的标准解决方案。(人民邮电报 布轩)

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