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南水北调：2023年着力推进后续工程规划建设******

　　新华社北京1月12日电(记者刘诗平)中国南水北调集团有限公司董事长蒋旭光12日表示，2023年是加快推进南水北调后续工程高质量发展、加快构建国家水网的关键之年，南水北调集团将立足“调水供水行业龙头企业、国家水网建设领军企业、水安全保障骨干企业”战略定位，加快推进南水北调后续工程规划建设和国家水网构建，加快建设世界一流企业。

　　蒋旭光在南水北调集团2023年工作会议上说，2023年南水北调集团将着力推进南水北调后续工程规划建设，加快畅通国家水网大动脉，完善“四横三纵”规划布局。围绕工程布局、实施安排、建设运营体制、水价和投融资机制、数字孪生等，深度参与南水北调工程总体规划修编；高标准、高质量建设引江补汉工程，统筹推进初步设计报批、关键技术攻关、临时工程先期建设、主体工程招标等相关工作，加快工程建设进程，推进施工建设尽快进入高峰。

　　同时，积极推进东、中线其他后续工程规划建设，加快东线二期可研报告修改完善，着力推进中线防洪安全保障工程建设，依法合规推进中线沿线调蓄工程论证实施，积极推进中线总干渠挖潜扩能前期工作；加快推进西线工程前期工作，争取早日立项，为尽快建设实施创造条件。

　　蒋旭光表示，2023年南水北调集团将着力加快推进国家水网构建。主动承担国家骨干水网建设任务，积极参与骨干输排水通道建设，谋划构建华北水网，参与开发建设战略水源地等一批国家水网重点工程项目。持续延展区域水网，推进国家骨干水网工程与区域水网工程互联互通，提升水网覆盖范围和服务能力。推进水网开发模式创新，深化与有关地方和单位战略合作，通过“调水+”协同开发周边及密切关联项目和产业，提升综合效益。

　　此外，2023年南水北调集团将更加着力强化各类风险防控，持续做好年度调水工作，充分发挥综合效益。突出抓好已建工程防汛和冰期输水工作，加快推进重大问题科技攻关，加快数字孪生南水北调建设。

　　2022年，南水北调后续工程加快实施，引江补汉工程快速实现开工建设，东、中线一期工程运行安全平稳、调水任务超额完成。统计显示，2022年度南水北调中线调水92.12亿立方米，为年度计划的127%；东线北延工程向黄河以北补水1.89亿立方米，为年度计划的215%，助力京杭大运河实现了百年来首次全线水流贯通。

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）