走近中国高铁“探路先锋”：“隐形”守护旅途安全******

　　(新春见闻)走近中国高铁“探路先锋”：“隐形”守护旅途安全

　　中新社武汉1月9日电 题：走近中国高铁“探路先锋”：“隐形”守护旅途安全

　　中新社记者 张芹

　　46岁的任会勇一天的工作往往从后半夜开始。当大多数人还沉浸在梦乡时，他已经和同事们踏上飞驰的列车，为即将开始的载客运行探路、排险。

　　自中国高铁开通以来，每天正式载客运行前，每条线路都会开行一趟无旅客的空跑列车，对线路、桥梁、接触网和信号等设备进行检查确认，排除安全隐患，繁忙的春运期间更是如此。

　　在武汉高铁工务段，共有16名添乘员，负责11条线路开行前确认工作，任会勇便是其中一员，他们常被同事们称为高铁“探路先锋”。

　　9日凌晨5时许，中新社记者抵达武汉站。身着工装的任会勇已背上装有设备、仪器的双肩包，准备就绪。当天，他的任务是搭乘京广高铁DJ5909次列车，由武汉站前往长沙南站，沿途排查武汉工务段管辖区域线路运行状态。

　　踏入司机室，任会勇熟练地拿出检测列车行驶平稳度的便携式添乘仪，将其固定在司机驾驶位后方，行车记录仪则被安装在挡风玻璃上，一旁的工作手账里已详细注明当日班次信息。

　　6时整，周遭依然一片漆黑，确认车准时从武汉站发出，以350公里时速一路向南奔驰。

　　线路是否有异物入侵、隧道进出口有无塌方和落石、风向是否影响列车平稳、轨道两侧保护区内是否有危险施工……任会勇全程站立在驾驶员一侧，全神贯注目视前方，并通过身体感受列车晃动幅度，借助仪器数据变化，分析是否存在隐患，及时向调度指挥中心汇报。

　　列车灯的照射下，车厢外路灯、楼宇飞速从眼前闪过，冬季多发的“团雾”也为观察瞭望带来难度。任会勇目不转睛地盯着不断延伸的铁轨，生怕错过任何一处通过地段的观察。

　　“已经形成了条件反射，只要不属于铁路设备的物体，大脑就能迅速做出判断。”8年的添乘工作，让任会勇练就了“眼观六路、耳听八方”的本领，沿途桥梁、隧道、岔口更是熟稔于心。在任会勇看来，添乘员最考验的是责任心和细心，列车高速行驶过程中，线路上有任何细微的异常，都可能影响到运行安全。

　　上午9时许，确认车返回武汉站。站台上，任会勇与涌动的春运人潮擦肩而过。

　　无数如任会勇一样的“探路先锋”，一如既往地往返于中国广袤的铁路版图上，为旅客安全出行保驾护航。(完)

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。