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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。

江西开展县域义务教育质量评价******

　　江西开展县域义务教育质量评价

　　从县域、学校、学生三个层面进行评价

　　本报讯（记者徐光明）日前，江西省教育厅等六部门联合印发《江西省义务教育质量评价实施办法（试行）》，记者了解到，江西省义务教育质量评价主要包括县域、学校、学生三个层面，三者各有侧重、相互衔接、内在统一，构成完整的义务教育质量评价体系。

　　县域义务教育质量评价，主要包括价值导向、组织领导、教学条件、教师队伍、均衡发展等方面重点内容。学校办学质量评价，主要包括办学方向、课程教学、教师发展、学校管理、学生发展等五个方面重点内容。学生发展质量评价，主要包括学生品德发展、学业发展、身心发展、审美素养、劳动与社会实践等五个方面重点内容。

　　江西强化对学生、学校、县域的动态性、数据性和全面性的过程性评价。关注学生发展、学校办学、县域义务教育发展水平和工作水平的总体状况及年度变化情况，科学评判地方党委政府、学校和教师的努力程度及进步程度。构建多元评价体系，让学校、学生、家长、社会、教育部门等多主体参与评价。采取实地调研、观察、访谈、问卷、线上线下相结合等多种方式实施评价，确保评价真实全面、科学有效。

　　学生发展质量评价由学校依据《学生发展质量评价指标》组织实施；学校办学质量评价依据《学校办学质量评价指标》实行学校自评、县级评价；县域义务教育质量评价依据《县域义务教育质量评价指标》由县级自评、市级复核。江西省人民政府教育督导委员会办公室组织对县域义务教育质量情况进行评价，评价情况报国务院教育督导委员会办公室备案。

　　按照每5年一轮的原则开展县域义务教育质量评价。根据工作需要和学校数量确定学校办学质量评价周期，原则上每3年一轮，并保证校长任期内至少进行一次评价。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）