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持续释放数字经济的澎湃动能******

　　发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这为进一步做强做优做大数字经济，增强数字经济发展澎湃动能描绘出未来发展的宏伟蓝图。

　　新时代十年，以习近平同志为核心的党中央准确把握中国经济发展的阶段性特征，深刻洞察数字经济发展趋势和规律，明确提出数字中国战略，并先后出台《数字经济发展战略纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等文件，着力推进数字技术和实体经济深度融合。据统计，2012年至2021年，我国数字经济规模从11万亿元增长到超45万亿元，占国内生产总值的比重由21.6%提升至39.8%，连续多年位居世界第二位。大数据、云计算、人工智能等新技术、新业态、新平台蓬勃兴起，线上线下融合、远程医疗、智慧物流等应用场景全面铺开，数字技术正进入生产生活的方方面面，成为我国经济社会创新发展的“新领域、新赛道”“新动能、新优势”。

　　数字经济为我国经济“稳增长”提供关键力量。面对全球疫情反复、地缘政治冲突加剧等复杂严峻形势，数字技术、数字经济推动了各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合，帮助市场主体重构组织模式，实现跨界发展，打破时空限制，延伸产业链条，畅通国内外经济循环，成为我国经济恢复向好的“加速器”。

　　数字经济为我国经济“调结构”提供新引擎。随着数字产业化和产业数字化的深入推进，数字经济在推进传统制造业转型升级，实现制造服务精准化和制造过程数字化方面发挥积极作用。伴随着电子商务、移动支付的广泛应用，近年来我国网约车、网上外卖、数字文化等市场规模领先全球，为服务业创新发展注入强劲动力。

　　数字经济为我国经济“促转型”提供重要保障。数字经济的高创新性、强渗透性、广覆盖性特点，成为我国推动数字经济与绿色发展产业融合的重要结合点。过去十年，在“东数西算”等重大工程的带动下，我国数字基础设施建设不断提速，以数字为“基底”的新应用、新场景、新模式、新业态层出不穷，“数”“实”融合竞逐新赛道，智能生产线、数字化车间、智慧工厂建设有力推动传统制造业、服务业、农业等全方位、全链条数字化转型，为加快实现质量变革、效率变革、动力变革提供重要支撑。

　　放眼全球，互联网、大数据、云计算等技术加速创新，正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我们要加快建设社会主义现代化强国、推动实现中华民族伟大复兴的中国梦，必须紧紧抓住数字技术变革机遇，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，抢占新一轮发展制高点。

　　加快发展数字经济，必须着力推进重点领域数字产业发展。聚焦集成电路、新型显示、通信设备、智能硬件等战略前沿领域，培育一批具有产业链控制力的生态主导型企业，促进产业化、规模化应用并实现集群化发展，打造世界级数字产业集群。同时，要利用数字技术全方位、全角度、全链条赋能传统产业，加快金融、物流、零售、旅游等生活性服务业和服务贸易数字化进程，提升全要素生产率。

　　加快发展数字经济，必须着力塑造数据基础制度体系。充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，构建起保障权益、合规使用的数据产权制度体系；构建合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，形成适应我国制度优势的数据要素市场体系；构建体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，防范各类风险挑战；着力完善安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，构建起政府、企业、社会多方协同的治理模式。

　　加快发展数字经济，必须着力参与数字经济国际合作。作为世界上最大的发展中大国，我们不仅要加快新型数字基础设施建设，促进数字技术同实体经济深度融合，还要积极参与国际组织数字经济议题谈判、数字化国际规则制定、双多边数字治理合作，在维护和完善多边数字经济治理机制中发挥作用，为营造开放、公平、公正、非歧视的数字发展环境贡献中国方案和中国力量。

　　（作者：潘玉驹，系浙江省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心温州大学研究基地研究员、温州大学副校长）

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）