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我是新时代的兵|“空中长城”的捍卫者雷达兵******

　　解说：我是中国人民解放军空军雷达兵一级军士长刘卫民。这是我们雷达空情三坐标，以脚下的土地为原点，用“方位、距离、高度”编织雷网，经纬空天。

　　雷达兵，是指以雷达为主要装备，获取空中、海上、地面或太空目标情报的兵种。中国人民解放军陆海空军都编有雷达部队。空军雷达兵是中国人民解放军空军编成内的主要兵种之一，于1950年组建。是国家空中情报预警系统的主体，是守卫祖国蓝天的“千里眼”。

　　由于雷达的工作机理，决定了雷达兵工作环境的艰苦，我们常年驻守高山海岛等边远艰苦地区，24小时警戒值班。我曾经驻扎在海拔3875米的西南边境的高山之巅28年，和连队官兵一起担负着守护祖国2500公里边境线的领空安全的使命。

　　“甘巴拉”是我所在部队的精神符号和文化品牌。它是喜马拉雅群山中的一座高峰，海拔5374米。甘巴拉精神，是空军雷达站一代代官兵在挑战生存极限，献身国防，扎根边疆的强大精神动力。

　　解说：雷达情报牵一发而动全身。如果判断目标不准，就会出现掌握态势不全、判断空情不准的局面，轻则贻误战机，重则导致战斗失利。为了练就一双金睛火眼，我一直坚持“敢啃硬骨头”的战斗精神，不讲条件，不计较个人得失。最终，入伍第二年我就练就了技术参数“一口清”，开关旋钮“一摸准”的硬功，成为专业尖子。后来，又3次获得基地以上比武竞赛第一，能熟练操作12型雷达，从未发生过一起战备问题，情报合格率始终保持在100%，创造了所在旅战备安全时间最长纪录。

　　解说：随着祖国的日渐强大，空军雷达兵武器装备实现跨越式飞速发展，从引进改造苏制装备，再到如今自主创新研制的新型多功能雷达，已经形成新的预警装备力量体系。我们走下高山，离开原有阵地，鏖战戈壁，东至沿海，西上高原，操纵雷达窥天鉴地，观海听涛，战斗履迹遍布祖国大好河山，每一步都见证着空防预警力量的转型成长。

　　解说：如今，雷达兵已经实现由国土防空预警向广袤空天拓展延伸，成为联合作战、体系支撑、信息制胜的关键力量。在我们雷达兵看来无论在寂寞的山巅，还是在清冷的边关，被部队需要就是一份责任，为国家出力就是一种幸福。

　　科学顾问：王明志

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：卞文斌

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

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）