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何伟：六大因素驱动数字经济加速发展******

　　光明网讯（记者 雷渺鑫）当前，数字经济作为经济增长新的引擎和经济复苏的中坚力量，整体呈现出量质齐升的发展态势，并已逐步成为全球经济增长的关键动力。1月6日，由中国工信出版传媒集团主办，北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023ICT行业趋势年会”在北京召开。中国信息通信研究院副总工程师何伟发表了题为《数字经济加速发展，构筑经济复苏的中坚力量》的主题演讲。

　　他表示，过去两个十年，我国数字经济发展实现量质齐升加速发展。未来十年，产业将在数字技术创新、基础设施建设、ICT产业发展、数据价值释放、数实经济融合、治理体系构建六方面持续发力，助推我国数字经济加速发展。

　　随着社会数字化转型的逐步深入，我国数字经济发展实现量的合理增长和质的有效提升，并加速转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，数字经济也由经济的组成部分转变为经济发展的引领力量。

　　“当前，我国数字经济正开启新十年的发展大幕，进入新一轮快速发展阶段。”何伟表示，预计到2023年，我国数字经济规模将超过52万亿元。未来五到十年仍然是数字经济发展的快速阶段，整体来看，数字经济将保持快速稳定的增长，而产业数字化同样也进入加速发展的轨道。并且随着工业数字化加速渗透，其与服务业数字化共同构成驱动数字经济发展的“双引擎”。

　　近年来，在经济下行压力加大的情况下，数字经济依然保持平稳快速增长，其作为国民经济的“稳定器”的作用日益凸显。针对如何为数字经济持续健康快速发展提供坚实保障，何伟表示，重点需要关注六个因素：

　　一是数字技术迭代创新，锻造数字经济核心驱动力。数字技术正处于系统创新和智能引领的重大变革期，数字核心技术领域竞争将更加激烈。

　　二是网络基础设施持续升级，夯实数字经济重要载体。通信网络迈向高速全光，协同与智能助力发展。

　　三是ICT产业持续发展，成为数字经济先导力量。

　　四是数据价值持续释放，打造数字经济关键要素。当前，我国数据资源化阶段已经形成了比较完备的产业体系，而数据的资产化和资本化还处在探索中，技术应用、市场流通、制度设计三措并举正推动数据要素价值释放。

　　五是融合发展不断深入，构建数字经济主战场。数字化转型支出成为推进数字技术与实体经济融合的重要动力，转型支出持续扩张。

　　六是治理体系加速构建，筑牢数字经济重要保障。当前，与数字化发展相适应的数字治理制度体系框架基本形成，围绕竞争、数据、算法相关的制度规则将加速健全；数字市场监管将步入常态化，专注创新和竞争力打造将是赢得未来的核心。同时，全球数字治理新规则将持续塑造，新议题不断涌现。

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）