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(新春走基层)浙江优化国际航行船舶入境查验 中国籍船员回家过年******

  中新网杭州1月18日电(郭其钰)临近春节,在宁波舟山港(宁波)梅山码头、(舟山)国家远洋渔业基地惠群码头等浙江多个国际船舶停靠码头,许多中国籍船员纷纷选择换班下船,回家过一个团圆年。

  自新冠肺炎疫情发生以来,受船舶航行周期和疫情防控政策影响,许多船员已在国际航行船舶上工作长达一两年,没有下船回家。今年春节是中国对新冠病毒感染实施“乙类乙管”的首个春节。

边检民警与船员一起写福迎新春。 胡嘉捷 摄边检民警与船员一起写福迎新春。 胡嘉捷 摄

  日前,新加坡籍国际集装箱运输船“长茂”轮缓缓停靠梅山码头,在船上实习的“00后”船员王家豪、陈凯迫不及待收拾好行李走下吊梯。宁波出入境边防检查站综合执勤八队的民警已在吊梯口处等待,第一时间为两名船员办理离轮入境检查并送上新春祝福,仅用5分钟就完成了人证核查和行李物品检查等出入境边防检查手续。

  “我们是去年7月份从青岛登轮工作的,已经半年多没有回家,此次离轮主要是想赶在除夕前回河南老家过年。”王家豪表示。

  浙江出入境边防检查总站相关负责人介绍,为保障各海港口岸海员换班勤务开展,边检部门加强与海港口岸单位信息沟通,简化预约程序、优化现场查验步骤,全力保障国际航行船舶海员换班通道,确保海员换班随到随办、即办即走,缩短了海员离船入境查验时间,也方便了船舶代理、海员接待等企业业务运转。

  据了解,“乙类乙管”后,浙江已完成100多名海员换班勤务。与此同时,对于更多无法下船回家的船员,浙江边检部门主动送“福”上船,与中外船员一起迎新春。

边检民警与船员一起写福迎新春。 胡嘉捷 摄边检民警与船员一起写福迎新春。 胡嘉捷 摄

  日前,宁波出入境边防检查站执勤八队民警带着提前准备好的中国结,登上靠泊在梅山国际集装箱码头4号泊位的“长顶”轮,该轮由马来西亚入境中国并前往新加坡,轮上有13名中国籍船员,因为工作原因他们无法回家与家人共度新春。

  在船上,边检民警与船员们一起贴春联、挂装饰,船长曾宪志和台湾船员陈柏皓等拿起毛笔现场写“福”,浓浓的“年”味溢满了船舱。

  “长期海外漂泊再加上疫情影响,船上的年味难免淡化,大家一起迎新春也可以一解我们的思乡之情。”曾宪志说。(完)

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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。

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