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我是新时代的兵|驾驭黑色“巨鲸”的潜艇兵******

　　解说：我是赵满星，中国人民解放军海军潜艇某支队二级军士长。2014年，我们372潜艇正在执行战备训练任务，深夜突遇“水下断崖”，潜艇在大洋深处急剧下沉。

　　“水下断崖”，是因海水密度不同而形成。当潜艇从海水高密度海域进入海水低密度海域，潜艇的浮力会突然减少，专业上称这种现象为“掉深”。大多数常规潜艇的有效潜深为300米，如果不能迅速控制“掉深”，潜艇将急剧掉向海底，被海水巨大的压力解体，造成艇毁人亡。历史上，外国潜艇曾发生过因潜艇“掉深”造成的重大事故。

　　面对突发的严重“掉深”险情，372艇3名同志迅速封舱，全体官兵临危不惧坚守岗位，凭借过硬的军事素质和顽强的战斗作风与死神搏斗。180秒内，指挥员下达数十道口令，艇员们迅速完成500多个动作，关闭近百个阀门、开关。

　　终于，潜艇成功自救上浮，化险为夷，创造了世界潜艇史上遭遇“水下断崖”成功自救的奇迹。

　　解说：相对明星装备航母、四代战机，我们潜艇要维持低调。它无声、隐形，游曳在大洋深处，在人们的视线之外，借助水下的隐蔽性，预先潜伏在关键海域，战时从海中发动攻击。可以说，潜艇的存在足以遏制或影响战争进程。

　　解说：我国的第一支潜艇部队，于1954年6月19日在青岛正式成立。主要用于水下突袭、反潜和实施侦察，是对海上和岸上目标实施打击威慑和钳制的重要力量。

　　如今，人民海军已经拥有核动力和常规动力两大类潜艇。在潜艇上，“百人一杆枪”，各个岗位都与潜艇的生命力、战斗力相关。这就需要每一名潜艇官兵都拥有过硬的本领，成为技能“多面手”，不但要熟练操控设备，还要准确判断、排除故障。

　　“不是所有人都有机会住在‘龙宫’里！”，“更不是任何人都可以当潜艇兵”，潜艇兵的工作是“神秘”的，更是神圣的，如果将潜艇部队比作是维护国家主权和海洋权益，维护国家战略通道和海外利益安全的水下盾牌，那么潜艇兵就是那个手握盾牌的人。我们深爱这份职业，因为“我们这支部队，是为打仗而生，因胜利而存在，几十年来从未改变。”每一名潜艇官兵都明白，胜利就是我们追求的最高荣誉！我骄傲，我们是人民的潜艇兵！我自豪，我们保卫着祖国的海疆万里。

　　科学顾问：曹卫东

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：景晨龙

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

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）