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彩云网官方网站2023-01-31 16:05

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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。

江西政协委员建议完善乡村医疗卫生体系 固乡村振兴“健康之基”******

  中新网南昌1月12日电 (刘力鑫)2023年春节将至,广大农村地区即将迎来“返乡潮”。农村医疗卫生资源基础薄弱、医疗服务能力不足,是疫情防控的重点地区和难点领域。正在举行的江西省两会上,多位江西政协委员建议完善乡村医疗卫生体系,进一步筑牢乡村振兴的“健康之基”。

  江西是农业大省,农村人口众多。作为农民群众健康“第一道防线”的乡村医疗卫生服务体系,承担着基本医疗、公共卫生等职能,同时也是打赢健康扶贫攻坚战、疫情防控阻击战的“网底”力量。

  农工党江西省委会在一份提案中表示,近年来,江西省村级医疗卫生体系不断完善,但对照乡村振兴要求和人民群众的期待,还需进一步优化、升级、提档,要进行医疗卫生的“供给侧结构性改革”。

  该提案称,要优化体系设置,重点在优化村卫生室布点、加强一体化管理、提高服务水平上下功夫,通过提高准入门槛和建立退出机制,在逐步精简村医队伍的同时提高收入;要加强财力保障,建议将水电、网络、医保接口费用等基本运行开支纳入同级政府预算,由财政保障统一购买医疗责任险,加强对基本公共卫生服务、基本药物补助配套落实情况的监管;要提高医保限额,建议从方便群众就医和落实分级诊疗出发,适当提高村卫生室年就诊和次就诊金额限额,给村卫生室的发展“松绑”。

  江西省政协委员、萍乡市委常委、统战部部长罗璇也在一份提案中表示,要积极探索优化乡村医疗卫生管理体制,破解乡村卫生健康发展瓶颈,具体包括完善乡村医疗机构和医疗人员制度建设、全面推行乡村医疗机构一体化管理、建立乡村医生执业风险化解机制。还要逐步推动“互联网+诊疗”在乡村医疗卫生领域的应用,提高乡村卫生健康管理现代化水平。

  此外,针对当前农村地区面临的疫情防控问题,九三学社江西省委会在一份提案中建议要保障村卫生室药物储备、补充基层医疗机构人员、给重点人群组织发放“健康防疫包”、加强科普宣传,提高个人防护意识、建立村级应急转运队伍,强化急危重症患者转移救治工作。(完)

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