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浙江社会信用体系建设实现再突破******url:https://m.gmw.cn/2023-01/05/content_1303245052.htm,id:1303245052

　　在1月4日举行的第四届中国城市信用建设高峰论坛开幕式上，第四届“新华信用杯”全国信用案例暨信用应用场景优秀微视频评选结果正式公布，浙江24个信用案例和7个微视频入选并获最佳组织奖，信用案例入选数量居首位。

　　近年来，浙江省积极开展社会信用体系建设创新探索，把社会信用体系建设作为推动社会治理现代化的重要手段，通过推进全省13个地区“信用+社会治理”试点工作，进一步发挥社会信用建设在服务民生中的重要作用，推动打造共建共治共享的社会治理新格局。在“信用浙江”二十年发展历程中，浙江社会信用体系建设持续创新、不断完善，始终走在全国前列。目前，全省已有10个地区成为全国社会信用体系建设示范区，数量居全国第一。

　　信用立法是支撑信用体系有效运转的重要基础，也是确保各项信用机制有效落地的关键保障。刚刚过去的2022年，浙江杭州、宁波信用法治建设取得突破性进展。《杭州市社会信用条例》于2022年7月1日正式实施。2022年12月23日，宁波市十六届人大常委会第七次会议审议通过《宁波市社会信用条例》。

　　此外，2022年11月15日，杭州组织天津、三亚、海口、厦门、宁波、济南、郑州、榆林、黄石等地发展改革委（信用办）共同签署《十市城市信用建设战略合作协议》，通过推进建立跨地区、跨部门、跨领域的信用体系建设合作机制，加强信用信息共享、信用评价结果互认和应用场景共享，深化信用信息共享、监管共治、规则共建、应用共享、品牌共铸等方面的沟通合作，努力成为信用规范建设、守信联合激励、优化信用环境的合作样板。以上两项举措均获评《2022中国城市信用建设年报》中国城市信用建设年度十大成就。

　　中国城市信用建设高峰论坛是推进社会信用体系建设的全国性高端论坛，曾先后在杭州、福州和济南举办。此次中国城市信用建设高峰论坛以“信用筑基引领发展——让市场更有效让政府更有为”为主题，在广州、北京双会场举办。论坛由国家发展改革委指导，新华通讯社、广州市人民政府主办，新华社中国经济信息社、新华通讯社广东分社、广州市发展改革委、广州市越秀区人民政府承办。（朱昕彦）

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）