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。

中央农村工作会议系列解读⑤强化种业企业创新能力 切实推进种业振兴行动******

　　作者：林青宁、毛世平、王晓君，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　近期，习近平总书记在中央农村工作会议上强调“要抓住耕地和种子两个要害”“把种业振兴行动切实抓出成效，把当家品种牢牢攥在自己手里”。作物育种和种子产业发展对于保障我国粮食安全和农业可持续发展意义重大。科技创新是突破前沿育种关键技术，培育战略性新品种的源头，对我国种业发展至关重要。当前，以市场化为导向的育种模式已是种业创新大势所趋，然而我国种业企业科研创新能力相对较弱，严重制约了我国种业创新链的延长。亟须强化种业企业创新能力，切实推进种业振兴行动。

　　近年来，我国种业企业在技术创新方面取得了一定进步，表现在三个方面：一是生物育种企业创新平台建设已较为完善。当前国内典型种业企业普遍拥有国家级、省部级重点实验室、博士后工作站等具有行业影响力的技术创新平台，具有较强的技术开发和创新能力。且隆平高科等种业企业已具备了较完善的国外研发体系布局。二是典型生物育种企业科企合作模式初步形成。当前国内典型种业企业不仅与高等院校、科研院所建立了产学研合作关系，还与各类学会建立了长期深入的合作。且首农集团等企业与国外机构在生物技术育种等方面建立了稳定的合作关系。三是典型种业企业创新产出逐渐丰富，在市场准入（审定、登记）品种、发明专利、科技进步奖等方面取得明显进步。“十三五”以来，隆平高科、登海种业等种业企业不断培育出双抗绿色高产的动植物品种。

　　当然，在成绩的背后，我国种业企业创新发展仍面临诸多难题：一是知识产权保护体系不完善。种业创新知识产权保护存在制度、认知和执行层面的问题，导致品种侵权行为仍较为普遍。二是种业品种同质化严重。新《种子法》实施以来，市场新品种“井喷”，但突破性品种缺乏，种子供给低价竞争，影响企业研发投入。三是种业项目偏离产业化应用。当前项目申报管理基本由科研人员出题并答题，产业需求导向不足。企业在科技论文等方面的劣势，影响了项目申报的成功率。四是科企合作形胜于质。目前科企合作多是联合申请项目，一旦项目结束合作关系就解体，两者为松散型合作。人才合作也多局限在简单的技术指导层面。五是科研院所与企业存在“同质竞争”。目前科研院所种业创新也偏向于生物育种，打破了原有科研院所基础研究、企业应用研究的平衡，挤压了种业企业的利润空间。

　　针对当前制约种业企业创新发展的系列问题，必须进一步优环境、活机制，提高种业企业创新动力与效能。

　　一是构建知识产权利益分享机制，完善知识产权保护体系。构建知识产权参与分配的利益机制，建立原始品种权人和实质性派生品种权人的利益分享机制。完善知识产权保护的政策体系，加强知识产权保护平台建设，推动知识产权社会共治，打通知识产权保护通道，培育知识产权保护的良好环境。

　　二是优化品种审定制度，推动品种由“多乱杂”向“多专优”转变。完善现行主要农作物品种审定制度，提高审定门槛，适当提高现行审定指标标准，减少品种数量，提高品种质量，使真正有实力品种脱颖而出，提高企业创新的内在动力。加快建立分作物分子指纹库，严格和规范品种审定和登记“特异性、一致性、稳定性”测试，通过技术手段把牢品种准入关。强化品种标准样品管理，开展品种符合性验证试验，为强化品种事中事后监管提供有力支撑。

　　三是加强种业科技项目产业化属性，增加种业企业经费支持。增加种业专项科技创新项目数量，增加种业企业获取科研经费支持的渠道，保障有实力的种业企业能够获得相应的科研项目以及研发经费支持。对种业企业融资方面给予支持，对产业化发展企业实施低息支持，尤其企业用于科技创新研发、基地建设方面的投资可给予无息支持。

　　四是引导科企合作深度融合，促进联盟运行由虚转实。创新项目形成机制，由企业根据产业需求提出技术难题，政府组织监督在全国范围内进行项目招标，构建企业“出榜”“评榜”+政府“发榜”+科研院校“揭榜”的机制。建立共建共享机制，完善联盟成员间的利益联结和分配机制，促进产学研协同创新效率。积极推动联盟实体化，适合以股份合资的方式实现实体化的要加快引导，适合以协会等社会团体法人方式实现资源整合的要给予政策支持。

　　五是强化科研院所生物育种基础研究属性，完善生物种业科研成果共享机制。多措并举强化科研院所做好种质资源的收集、分析、挖掘工作，进行基础性、前沿性、公益性研究，并完善科研成果信息共享机制，在合法合规的前提下，鼓励科研院所向社会公众公布科研成果和相关的知识产权信息，将生物种业科研成果转让给典型种业企业进行新品种培育，实现科研成果的开放共享。