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水利部：强化人为水土流失监管 严格查处和打击违法行为******

　　光明网讯（记者袁晴）国务院新闻办公室1月12日举行新闻发布会，邀请水利部、国家发展改革委有关负责人介绍加强新时代水土保持工作有关情况。

水利部水土保持司司长蒲朝勇（徐想 摄）

　　党的二十大报告指出，要加快发展方式绿色转型，《关于加强新时代水土保持工作的意见》提出要坚持生态优先、保护为要，依法严格人为水土流失监管。水土流失与人的行为之间是怎样的关系？如何强化人为水土流失监管？

　　对此，水利部水土保持司司长蒲朝勇介绍，水土保持状况是反映生态环境质量的一个重要综合性指标。水土保持工作的主要任务，归根到底是防止水土流失，而水土流失的形成和加剧与人的行为与活动密切相关，人类不合理的生产和生活方式，会造成或者加剧水土流失。所以，不解决人为水土流失“增”的问题，就没法实现“减”的目标，也就没法实现水土保持率提高的目标，良好的生态环境就成为一句空话。

　　蒲朝勇指出，人为水土流失监管是水土保持法赋予水行政主管部门的一项重要法定职责，更是贯彻落实习近平生态文明思想的重要政治任务。他介绍，党的十八大以来，水利部把人为水土流失监管作为工作的重中之重，依法督促指导50万个生产建设项目落实水土保持措施。持续实施水土保持遥感监管，通过“天上看、地面查、全覆盖”，及时发现并依法查处违法违规行为，人为水土流失应该说得到了有效遏制。

　　《关于加强新时代水土保持工作的意见》对依法严格人为水土流失监管提出了新的更高要求。蒲朝勇说：“下一步，我们将进一步健全监管制度，创新监管方式，落实监管责任，以高水平高效能的监管，为推动形成绿色生产生活方式和经济社会发展全面绿色转型提供支撑。”

　　一是构建水土保持全链条全过程监管体系。依法落实生产建设项目水土保持方案制度，强化事前事中事后全过程监管。完善生产建设活动水土流失防治标准，针对不同区域、不同行业特点，明确差异化、针对性要求，实施分类精准监管。

　　二是建立精准高效的监管机制。以遥感监管为基本手段、重点监管为补充、信用监管为基础的新型监管机制。全覆盖、常态化开展水土保持遥感监管，依法严格查处违法违规行为。全面实施水土保持信用评价，对守信企业少打扰、不打扰，对失信企业及高风险项目重点监管。加强人为水土流失风险的跟踪预警，提高监管精准化、智能化水平。

　　三是强化部门间协同监管和执法联动。建立水土保持行政执法和刑事司法衔接、与检查公益诉讼协作的机制，充分发挥司法保障监督作用。通过加强协同监管，压实企业水土保持责任。

　　四是深化“放管服”改革。持续推进水土保持审批服务标准化、规范化、便利化，提供优质高效便捷的便民利企服务，进一步优化营商环境。

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）