“拖了两个月的歹戏终于落幕”！蔡英文“改组内阁”被批“换挡箭牌”******

　　【环球时报报道 记者陈立非】台湾地区领导人蔡英文27日宣布，由前副手陈建仁接棒苏贞昌担任“行政院长”，组成新“内阁”。岛内舆论嘲讽说，“拖了两个月的歹戏终于落幕了！”

　　27日，台当局已确定由陈建仁、“副行政院长”郑文灿以及秘书长李孟谚组成所谓的“行政院铁三角”。陈建仁是流行病学家，2015年11月请辞“中研院副院长”，宣布与蔡英文搭档参选。2021年底在蔡英文邀请下申请加入民进党。

　　根据规划，苏贞昌30日将举行临时会率“内阁”总辞，隔天举行新旧“内阁”交接。至于其他人事调整，《联合报》27日称，竞选新北市长失败的林佳龙将担任“总统府”秘书长；“国安局长”陈明通请辞，由台“外交部次长”蔡明彦接任。另外，民进党“立委”管碧玲将接任“海洋委员会主委”。台湾《中国时报》27日称，“外交部长”吴钊燮、“国防部长”邱国正、“国安会秘书长”顾立雄以及陆委会主委邱太三等均规划留任，但必须等蔡英文最后拍板。

　　针对新“内阁”，“中广”董事长赵少康讽刺说，“蔡英文推出的是一个难看的不伦内阁”。陈建仁顶着学术光环大力鼓吹高端疫苗，让高端股价一飞冲天，大搞内线交易是“商业不伦”；郑文灿抄袭论文涉学术不伦，还偷抄大陆的论文，是“政治不伦”。台北市议员游淑慧说，民进党每次“组阁”都是辅导“失业者”就职计划。她认为陈建仁根本没有“组阁”的能力和权力，最后仍是派系分赃和“小英意志”。国民党台北市议员徐巧芯直言，疫苗争议是民进党去年选举大败的原因，但现在蔡当局重新“组阁”却把当初护航高端疫苗的人放到高位上，说明完全没有检讨、反省。此外，“抄袭”也是民进党去年选举失败很重要的原因，而陈建仁与郑文灿都曾涉嫌抄袭，显然民进党根本不把抄袭当作2022年败选的原因之一。

　　“台湾民意基金会”董事长游盈隆认为，蔡遭遇2022年羞辱性地方选举挫败，辞去党主席两个月后，现在已经要高唱“重出江湖”，为此派出真正可信任的心腹出任“行政院正副院长”，“哪怕这两个人的罩门已经洞开”。前“外交官”介文汲称，未来一年多，民进党主席赖清德会让蔡英文“痛不欲生”，所以她现在要让赖“痛不欲生”，这次就是把自己的心腹完全派出来。国民党前“立委”江启臣说，未来将看到更多蔡干预“内阁”人事的身影。

　　岛内舆论对新“内阁”也不抱期待。《联合报》27日称，蔡英文在最后一年多的任期找过去的副手“组阁”，向党内各派系传递“我仍是大当家”的信号，新“行政院长”只剩“人形立牌”的功能。该报的社论认为，蔡英文很清楚“九合一”选举已证明了“抗中保台”牌失效，要避免政权被轮替，必须要换人当她的挡箭牌，除了随时待命配合其政治需要进退的陈建仁外，她已无牌可打。

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。