国家发改委：黄土高原已历史性实现主色调由“黄”转“绿”******

　　光明网讯（记者袁晴）国务院新闻办公室1月12日举行新闻发布会，邀请水利部、国家发展改革委有关负责人介绍加强新时代水土保持工作有关情况。

　　2019年以来，习近平总书记多次就推动黄河流域生态保护和高质量发展发表了重要讲话，对加快黄河流域以及水土流失治理作出了重要指示批示。《关于加强新时代水土保持工作的意见》强调要加强黄河流域水土保持工作，下一步将采取哪些具体措施来推进相关工作？

　　针对上述提问，国家发展改革委农村经济司负责人关锡璠在会上作出回应。

国家发展改革委农村经济司负责人关锡璠（徐想 摄）

　　关锡璠表示，黄河流域是我国水土流失最严重的区域，全面加强水土保持工作，对区域生态保护和经济社会高质量发展、对防治水土流失造成的土地贫瘠、河道淤积、生态环境恶化等问题具有重要作用。国家发改委、水利部按照决策部署，针对黄土高原水土流失面广量大、强度高等特点，及时对“十四五”时期的投资结构、投向做了优化调整，持续加大这个区域的投入力度。2021年以来，已经累计投入了40亿元，经过多年治理，这个区域累计治理水土流失面积1.81万平方公里，黄土高原地区水土流失面积已由监测以来最严重的45万平方公里减少到23.13万平方公里，同时黄河输沙量大幅减少，区域已经历史性实现了主色调由“黄”转“绿”。

　　“在黄河流域水土保持工作取得长足进展的同时，我们应该看到，这个区域仍然是我国水土流失最严重的区域，特别是像黄土高原坡耕地水土流失、沟道重力侵蚀等问题还比较突出，是黄河泥沙的主要来源。”关锡璠说，黄河目前还是世界上泥沙含量最高的河流，做好黄河流域水土保持工作不仅关系到这个区域的生态保护大局，也关系到黄河水沙协调和长治久安。

　　关锡璠介绍，国家发改委将会同水利部等有关部门，在政策规划资金等方面都有相应的安排，继续将黄河流域尤其是黄土高原地区作为我国水土保持工作的重点。坚持“绿水青山就是金山银山”理念，坚持系统治理、综合施策，围绕推动黄河流域生态保护和高质量发展目标，从以下三个方面加力推进黄河流域水土保持工作。

　　一是加强预防保护。预防一直是水土保持的首要举措，做好预防，效率高、效果好。要科学做好水土流失重点预防区、重要支流源头区的水土保持规划，像砒砂岩区、多沙粗沙区、水蚀风蚀交错区，这些区域生态环境非常脆弱，要加强保护，持续提升流域生态质量。以资源开发和基础设施项目为重点，完善水土流失预防和治理措施，有效控制生产建设的扰动和影响。

　　二是推进系统治理。以黄河流域上中游粮食生产功能区和重要农产品生产保护区为重点，大力实施坡耕地水土流失治理工程，统筹提升水土保持和粮食生产能力。突出抓好黄河多沙粗沙区，特别是粗泥沙集中来源区综合治理。

　　三是强化监测评价。监测是做好预防治理的基础和前提，要考虑优化黄河流域水土保持监测站点布局，推进黄河粗泥沙集中来源区拦沙工程水土保持专项监测，构建以监测站点为基础、常态化动态监测为主、定期调查为补充的水土保持监测体系，深化监测评价和预报预警，支撑黄河流域水土流失科学精准防治。

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。