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大自然保护协会徐欣:实现生态修复与可持续生产协调发展需不断探索经验******

  中新网蒙特利尔12月8日电 “修复只是保护的一个环节,如何继续保持区域的绿色底色、挖掘生态对生产的促进与庇护潜力,实现生态修复与可持续生产协调发展,是漫长维护期中需探索的重点。”大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会上表示。

  当地时间12月7日,COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会在加拿大蒙特利尔举行,边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办。

大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在边会案例分享上发言。尹灵摄大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在边会案例分享上发言。尹灵 摄

  徐欣在会上分享了内蒙古对土地可持续修复及管理模式的探索。

  徐欣介绍,内蒙古在土地退化方面面临着巨大挑战,一方面是过去不合理开发利用对自然的威胁,另外是发展需求与有限资源在数量和时空上的不匹配。另外,过去60年内蒙古是中国气温变化最快的区域之一,内蒙古属于干旱和半干旱区域,气候变化将加剧当地在生态保护方面面临的挑战。

  “基于此,首先,我们对于保护项目进行了系统设计,即在气候变化背景下,通过科学规划识别重要问题、区域和目标,通过合理修复恢复自然生态,通过可持续管理来维持或者提升保护的效果,包括对于修复区域的管理,更重要的是支持当地生产方式的转型和升级。”

  “在合理修复方面,开展‘乔、灌、草’相结合的综合修复,用油松、山杏、沙棘等多个本地树种进行混交。”

  “在可持续管理方面。当地是农牧交错带,我们帮助进行农牧措施的提升,促进乡村的绿色振兴来增绿增收。”

  “另外,通过季节性休牧、暖季草畜平衡管理、冷季科学舍饲,推广草地智慧管理,我们还开发了工具帮助牧民更好的评估草地承载力。”

  徐欣表示,同时也结合实际需求和保护目标推出了一系列推广措施,包括以工代奖、配比补偿、活树奖等。

  “比如‘活树奖’,传统激励种树,采取村民种一棵树奖励多少钱的方式,我们则在当地采取居民自愿认领种植,每年秋天验收,每成活一棵树领取一定补助,如此进行三年。措施也起到了很好的效果,树木当年成活率可达90%,3年保存率达85%。”(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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