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。
一人阳性,整栋转移?上海疾控解释密接、次密接判定方法******
中新网5月10日电 据“上海发布”微信公众号消息,今天(5月10日)上午举行的上海市疫情防控工作新闻发布会上,市疾控中心副主任孙晓冬介绍密接和次密接的判定方法。
孙晓冬表示,密接和次密接(即密接接触者的密切接触者)的判定是流行病学调查专业人员根据国家和本市制订的有关防控工作方案的要求,结合国家专家组的建议以及流行病学调查的结果和大数据排查的信息,来进行综合判定的。其中,密接是指从疑似病例和确诊病例症状出现前4天开始,或无症状感染者标本采样前4天开始,与其有近距离接触但未采取有效防护的人员,或暴露于可能被污染环境的人员等。次密接是指与上述密接共同居住、工作和学习等接触频繁的人员。
如果阳性感染者为严格静态管理人员(也就是处于严格管理下的非流动性包括足不出户的人员),如果其居所具有独立厨卫条件,那么与其共同居住生活的人员就是密接,而与其同楼层及处于其上下楼层的居民则为次密接;如果其居所不具有独立厨卫条件,那么除了与其共同居住生活的人员为密接之外,与其共用厨卫以及居住在同一楼层或同一村宅的日常有接触的人员也要判为密接,而其所在楼栋/村宅的其他居民则为次密接。但这只是判定的原则,具体还需要根据现场调查和风险评估的结果等进行综合判定,绝不能搞简单化、一刀切。
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |