（中国这十年·见微）黄河岸边好风景：“天鹅湖”畔“古镇兴”******

　　中新社太原10月12日电 题：黄河岸边好风景：“天鹅湖”畔“古镇兴”

　　作者 杨佩佩

　　秋冬季节，“黄土高原第一湖”圣天湖将变身“天鹅湖”。

　　从近千只增加到近万只，十年来，从西伯利亚飞来的大天鹅成了山西省运城市芮城县圣天湖的“常客”。

　　“环境越来越好，与我相伴的大天鹅已从几十只到如今上万只。”距离芮城县几十公里的平陆黄河湿地，大天鹅数量也逐年增加，何建喜是这里的一名巡护员，陪伴大天鹅十余年。

　　于何建喜而言，大天鹅就如同回家过年的孩子。“我就住在黄河边，每年它们快来时，我每天都去河边转转，等着它们。”

　　除了大天鹅将黄河沿岸水域选作越冬栖息地，黑鹳、灰鹤、火烈鸟、大鸨、丹顶鹤等越来越多的野生动物“做客”山西，山西省林业和草原局野生动植物保护处处长王裔飞向记者分享道。

　　这些远方来客的身影从平陆、芮城等山西南部沿黄湿地，已逐步向汾河、桑干河、沁河等流域扩散，诸多城市周边湿地也成了它们的“驿站”。

　　山西段一泓清水入黄河，喜上眉梢的当然少不了当地民众。“天鹅湖”的美景增添了冬日情趣；水质提升更让内陆民众有更多“亲水”机会。

　　汾河，被称为山西“母亲河”，是黄河的第二大支流。曾经因产业畸重，汾河水质污染严重，两岸黄土裸露、垃圾遍地，“老太原”避之不及。

　　如今，汾水清流，水鸟栖息。民众不仅能够进行水上运动，还能乘船游览汾河两岸美景，再现“泛楼船兮济汾河，横中流兮扬素波”景象。

　　如此景象来之不易。黄河流经山西，水流量偏小，泥沙含量偏大，水文特征复杂；改善水域环境更需“组合拳”。

　　近年来，山西省开展黄河流域林草生态建设，实施山水林田湖草沙综合治理、系统治理，并采取湿地保护与恢复、退耕还湿、湿地生态效益补偿工程等措施。黄河中下游最大的国家级湿地保护区圣天湖湿地、平陆黄河湿地、汾河等水域的“强壮体魄”与“吸引力”都来自于此。

　　蓝天碧水青山渐成常态，背后还有这样的绿色支撑——十年来，山西每年造林都在400万亩以上，森林覆盖率由2010年的18.03%提升至2020年的23.57%，历史性超过全国平均水平。

　　“黄河宁，天下平。”黄河怀抱着中原激荡，由此孕育出的渡口文化依然福泽民众。

　　在“黄河第一镇”临县碛口古镇，随处可见游客坐在黄河岸边，一边听着黄河涛声，一边享用农家饭。

　　多年前，当地依托黄河文化发展旅游，吸引全国各地的艺术、摄影爱好者，年过六旬的李世喜也借此机会吃上“旅游饭”。

　　自小在黄河边长大，李世喜目前为山西省非物质文化遗产项目黄河纤夫传承人。“现在不仅开民宿，还经常去碛口古镇影视街当演员，展示非遗文化，一年挣近10万元(人民币)，生活一年比一年好。”(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。