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我国生态保护修复取得开创性进展******

　　自然资源部相关负责人昨天（11日）表示，自然资源部组建五年来，我国自然资源调查取得一批新成果、生态保护修复取得开创性进展。

　　自然资源部表示，五年来，全国共完成1885个县1:5万地质灾害调查、186万平方公里隐患综合遥感识别、12961处工程治理，因地质灾害死亡失踪人数、直接经济损失明显下降。第三次全国国土调查全面完成，它是我国进入新时代后开展的一次重大国情国力调查，为国土空间保护开发和自然资源管理数字化转型提供了统一的底图底数。

　　此外，我国生态保护修复取得开创性进展，完成全国生态保护红线划定，陆域生态保护红线面积占陆域国土面积的近三分之一；编制实施全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划及专项规划，在国家生态安全屏障统筹布局9个重大工程、47项重点任务。

　　五年来，国家共实施44个山水林田湖草沙一体化保护和修复工程，已完成修复面积达3.5万平方公里；整治修复海岸线1100公里、滨海湿地42万亩。

　　2023年要夯实粮食能源资源安全基础

　　自然资源部负责人表示，2023年要夯实粮食、能源资源安全基础，严守安全底线，提高安全发展能力。

　　自然资源部表示，特别要牢牢守住十八亿亩耕地红线，推进耕地数量、质量、生态“三位一体”保护，坚持良田粮用大原则，坚决遏制耕地“非农化”、防止“非粮化”。全面落实党政同责，健全奖惩机制。

　　此外，自然资源部明确继续加强基础地质调查，深化矿产资源国情调查，推进未利用矿区资源调查评价，组织实施战略性矿产国内找矿行动，推动实施矿产地战略储备工程，提高矿产资源国内供给储备保障能力。

　　自然资源部还改革土地利用计划配置方式，实行“项目跟着规划走，要素跟着项目走”，统筹安排新增和存量建设用地，全国单位GDP建设用地使用面积五年下降21.51%。

　　提高自然资源利用水平 守住生态安全边界

　　对于如何推动我国绿色低碳发展，自然资源部负责人表示，将持续推进自然资源节约集约利用、提高自然资源利用水平，守住自然生态安全边界，促进人与自然和谐共生的现代化建设。

　　自然资源部表示，继续优化自然资源要素保障方式，规范重大项目用地清单，以国土空间规划和真实有效的项目落地作为配置土地计划的依据。研究制定科学合理围填海管控规则，保障国家重大项目及行业、民生用海用岛。

　　自然资源部明确，继续实施山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，健全国土空间生态修复规划体系，推动实施全国陆海生态系统本底状况调查、变化监测、风险预警。

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）