春运要来了，出行必看→******

　　近日，国务院应对新型冠状病毒感染疫情联防联控机制春运工作专班组织制定《2023年春运平安健康出行服务指引》。2023年综合运输春运从1月7日开始，至2月15日结束，共40天。这份安全提示，一起了解↓↓↓

　　个人出行：加强全过程防护

　　勤洗手、少聚集，科学佩戴口罩，做好个人卫生。疫情流行期间减少聚集性活动。

　　出现发热等症状时，及时进行抗原或核酸检测。感染后或发热等症状未消失前，避免乘坐公共交通工具。疫情流行期间或疫情严重时，倡导患有基础疾病的老年人及孕妇、儿童等减少出行，降低自身及家人感染风险。

　　密切关注目的地疫情流行情况，科学制定出行计划，合理选择出行方式和出行时间，理性错峰避峰出行，尽量减少聚集，降低感染风险。

　　进出站、购票、安检、候乘、登乘、换乘期间尽量保持人际距离、减少聚集。出行全过程佩戴口罩，注意咳嗽礼仪，做好手卫生，具备条件的分散就坐。有慢性基础病的乘客，根据需要随身携带对症药品。

　　倡导优先通过互联网、手机客户端、小程序等方式购票，优先采用手机、扫码等手段支付。

　　自觉抵制超员、超载、非法营运等行为，不乘坐农用车、货车。

　　自驾出行：强化旅行途中防护

　　出行前密切关注自身和家人健康状况，出现发热等症状时及时进行抗原或核酸检测。未排除感染风险前或出现发热等症状时，倡导暂缓出行。疫情流行期间或疫情严重时，不建议老年人、孕妇和儿童等免疫力较弱的人群进行长途旅行。

　　做好出行物品准备。根据出行距离和天气情况，提前准备必要的生活物资和防疫物资，慢性基础病患者根据需要随身携带对症药品。

　　出行途中做好全过程健康防护，加强车辆通风消毒，保持合理人际距离，做好手卫生。在服务区下车休息时，戴口罩，不聚集、不扎堆，减少逗留时间；到餐饮区就餐时进行手消毒，尽量保持人际距离，不能满足间隔用餐条件时，倡导打包至室外用餐。在收费站通过人工窗口缴费时，戴好口罩。

　　营运驾驶人员：加强自我健康监测

　　坚持健康生活方式，保持生活规律和充足睡眠。工作之外尽量少去人群密集和通风不良场所，减少参加聚会、聚餐等聚集性活动，倡导“两点一线”生活方式。

　　密切关注自身健康状况，如出现发热等症状及时报告单位，开展抗原或核酸检测。有发热等症状或感染后不满7天的，不建议上岗。

　　做好车辆船舶卫生管理，出现乘客呕吐时及时清洁处理。车辆进入高速公路服务区休息时，及时开窗通风换气。客运车船在行驶过程中，使用空调外循环模式；具备条件的车船，每趟次运营结束后全面开窗通风。

　　本文来源：央视新闻微信公众号(ID：cctvnewscenter)综合交通运输部

　　监制/徐冰 主编/杜显翰

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。