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2021年中国水土流失面积较十年前减少27.49万平方公里******

　　中新社北京1月12日电 (记者 陈溯)中国水利部副部长朱程清12日在北京表示，2021年中国水土流失面积较十年前减少27.49万平方公里。

　　水土保持状况是反映生态环境质量的重要综合性指标。当天，国新办召开新闻发布会，介绍中国水土保持有关情况。

　　朱程清表示，近年来，中国水土保持工作取得显著成效，水土流失面积和强度持续呈现“双下降”态势。据水利部最新监测，2021年全国水土流失面积267.42万平方公里，较十年前减少27.49万平方公里，强烈及以上等级面积占比由33.8%下降至18.93%。水土流失治理有效改善了农业生产条件和农村人居环境，促进了地方经济社会发展。

　　近日，中国官方印发了《关于加强新时代水土保持工作的意见》(简称《意见》)，为今后一个时期中国加强水土保持工作提供指引。《意见》提出，到2025年，中国水土保持体制机制和工作体系更加完善，管理效能进一步提升，人为水土流失得到有效管控，重点地区水土流失得到有效治理，全国水土保持率达到73%。到2035年，系统完备、协同高效的水土保持体制机制全面形成，人为水土流失得到全面控制，重点地区水土流失得到全面治理，全国水土保持率达到75%。

　　“水土保持率是指区域内非水土流失面积占国土面积的比例。”中国水利部总规划师吴文庆表示，截至2021年底，全国水土保持率为72%。在现有267.42万平方公里的水土流失面积中，有122.92万平方公里主要分布在沙漠、戈壁腹地和高寒高海拔地区，这些是不宜治理或不需要治理的，在需要治理的面积中，综合考虑水土流失规律、自然地理条件及技术经济等因素，最终只有52万多平方公里有望彻底“销号”，其余的只能实现强度降级。“剩余的水土流失面积都是‘难啃的硬骨头’，提升水土保持率的难度也越来越大。”

　　为实现《意见》目标，吴文庆表示，下一步将把林草地水土流失作为“减量”的重点，提高林草地植被覆盖度，提升林草生态系统水土保持功能，把坡耕地和侵蚀沟作为“降级”的重点，大力推进坡耕地水土流失治理、黄土高原淤地坝建设、东北黑土地侵蚀沟治理。同时，进一步创新监管方式，严控新增人为水土流失，加大对在建项目集中扰动期的水土流失防治力度，推动全社会走绿色、低碳、循环发展之路。(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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）