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德国政府确定新防长人选******

　　新华社北京1月18日电 德国总理朔尔茨17日确认，鲍里斯·皮斯托留斯将出任国防部长，接替前一天辞职的克里斯蒂娜·兰布雷希特。

　　在乌克兰危机持续、西方盟友施压德国向乌克兰提供“豹”式主战坦克的背景下，皮斯托留斯履新面临挑战。

　　恰当人选

　　朔尔茨17日宣布，下萨克森州内政部长皮斯托留斯将出任防长，他是执掌这一关键部门的“恰当人选”。

　　朔尔茨说，皮斯托留斯是一名“非常杰出的政治家”，拥有丰富行政经验，多年来参与制定安全政策。“他有能力、魄力和气度，正是领导军队渡过这个变革时期的恰当人选。”

　　德新社等媒体报道，这项任命“令人意外”，皮斯托留斯并非这一职位候选人中的领跑者。在联邦内阁中，防长一职“不好干”，终结了不少人的政治生涯。不过，皮斯托留斯现年62岁，这对他而言可能不是问题。

　　皮斯托留斯法学专业出身，上世纪90年代步入政坛前做过律师。他曾出任下萨克森州奥斯纳布吕克市长，2013年起出任州内政部长，与朔尔茨同属社会民主党。

　　兰布雷希特16日辞职以前，朔尔茨内阁的16名部长为“8男8女”，而皮斯托留斯这名男性防长上任将打破内阁的性别平衡。暂时不清楚朔尔茨是否会按照2021年竞选时的承诺，继续保持内阁“性别平等”。

　　德国副总理兼经济和气候保护部长、绿党联席主席罗伯特·哈贝克17日早些时候说，他希望朔尔茨能够履行诺言。

　　社民党、绿党及自由民主党2021年12月达成联合组阁协议。

　　应对难题

　　德国政府发言人斯特芬·黑贝施特赖特说，皮斯托留斯定于19日宣誓就任。

　　德新社报道，皮斯托留斯一上任就将应对向乌克兰提供军事援助的敏感议题，还将推动德军武器和装备现代化升级。

　　俄罗斯去年2月对乌克兰发起特别军事行动后，朔尔茨宣布设立1000亿欧元防务专项资金，用于德军武器和装备现代化升级。这项计划在兰布雷希特担任防长期间未能顺利推进，如今落在皮斯托留斯肩上。

　　英国政府14日宣布，将在数周内向乌克兰提供14辆英制“挑战者2”式主战坦克及其他武器。法新社等媒体报道，英国是首个向乌克兰提供西方制造主战坦克的国家。

　　朔尔茨政府正在权衡是否向乌克兰提供德制“豹”式坦克，德国政坛就是否向乌方提供这种重型武器仍有分歧。朔尔茨认为，德国不应单独向乌克兰提供重型武器，他会同北大西洋公约组织盟友协商。不过，乌克兰和一些西方盟友近期就此向德国施压。

　　波兰总统安杰伊·杜达17日出席世界经济论坛一场讨论时说：“我们希望并且正在争取为乌克兰赢得更多支持。我们希望一些伙伴、盟友向乌克兰提供坦克。”

　　杜达11日说，波兰打算向乌克兰提供“豹”式主战坦克。不过，“豹”式坦克由德国制造，波方需要获得德方同意才能交付给乌方。(包雪琳)

　　(来源：新华网)

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）