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。

“隐形冠军”之父：中国已成为创新的最佳试验场******

　　中新社北京8月23日电 (记者 彭大伟 李金磊)“隐形冠军”之父、德国著名管理学者赫尔曼·西蒙近日在中新社“东西问·中外对话”栏目中表示，德国的优势在于高科技和专精，而中国企业优势则在于发展速度和消费者对创新更友好。

　　谈及中、美、德三国企业经营和创新文化的异同，赫尔曼·西蒙认为，中国消费者比德国消费者更愿意接受和采纳创新。因此，中国已成为创新的最佳试验场，尤其是数字创新。“你真的可以(在此)检验自己是否能够成功。”

　　在赫尔曼·西蒙看来，中国在许多领域都处于领先地位，比如高铁、人工智能。他举例称，一家德国“隐形冠军”正在上海建设其人工智能中心。因为他们认为，在人工智能产品和流程的研发方面，中国提供了比德国更好的机会和环境。

　　他进一步指出，放眼其他领域的德国“隐形冠军”，比如采矿技术，德国企业已经在中国建立了综合的采矿技术中心。因为德国已经不发展采矿业了，但是采矿业仍然是中国的重要产业。

　　去年，中国启动了一项计划，投入13亿美元以培育1000家新的“隐形冠军”企业。赫尔曼·西蒙表示，中国政府正在培育、支持中小企业的发展，通过发展中小企业来促进经济增长非常明智。

　　清华大学经济管理学院创新创业与战略系教授、技术创新研究中心主任陈劲认为，美国企业强在战略创新、德国企业善于技术创新，而中国企业则善于整合资源、进行商业模式创新。三国应学习各自优势，取长补短，以实现更好发展。

　　“如果能够顺应全球化经营的趋势，建立融合不同文化、文明的跨国企业，实现中、德、美合作协同发展，这对整个世界经济发展将有很大贡献。”陈劲称。(完)