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【地评线】天府评论：新一轮千亿斤粮食产能提升行动让中国饭碗端得更牢******

　　今年是贯彻党的二十大精神的开局之年，是加快建设农业强国的起步之年，保障粮食和重要农产品稳定安全供给具有特殊重要意义。我们将坚持把粮食生产作为“三农”工作的首要任务，以新一轮千亿斤粮食产能提升行动为抓手，全力保持粮食稳产增产好势头，依靠自己力量端牢中国饭碗。中央农办主任、农业农村部部长唐仁健接受人民日报采访时如是说。

　　粮食安全是“国之大者”。保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事。我国之所以能够实现社会稳定、人心安定，一个很重要的原因就是我们手中有粮、心中不慌。2022年，我国全年粮食产量达到13730.6亿斤，连续8年超过1.3万亿斤，人均粮食占有量达到480公斤以上，小麦、稻谷两大口粮完全自给。但同时，我国粮食需求仍在不断增长。有预测显示，到2035年，我国年粮食需求或将达到8.5亿吨到9亿吨。这既凸显了实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的极端重要性和必要性，也凸显了依靠自己力量端牢中国饭碗的极端紧迫性和艰巨性。

　　重农抓粮，不断夯实粮食安全的根基，永远是端牢中国饭碗的最硬道理。农业强国是社会主义现代化强国的根基，满足人民美好生活需要、实现高质量发展、夯实国家安全基础，都离不开农业发展，离不开粮食安全。稳面积、稳产量、稳政策，是巩固我国粮食安全基础的三大法宝。中央农村工作会议提出了多个提升粮食产能的途径，如抓住耕地和种子两个要害，坚守18亿亩红线，建设高标准农田，健全种粮农民受益保障机制、增产和减损两端发力，构建多元化食物供给体系等，但万变不离其宗，必须用好稳面积、稳产量、稳政策三大法宝，在耕地、科技、农村经济等多方面发力，全面提升粮食产能，全力以赴端牢端稳中国饭碗。

　　坚持“藏粮于地，藏粮于技”不动摇，永远是端牢中国饭碗的最强保障。作为农业大国、人口大国，我国已经成功搭建了粮食生产政策体系和工作措施的“四梁八柱”，如：深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，紧紧抓住种子和耕地两个要害，持续夯实粮食产能基础；推进服务社会化和生产机械化，促进节本增效、提质增效等等。这些行之有效的举措，是保障粮食产能稳步提升的“稳定器”和“压舱石”，是实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的有力“武器”。要一鼓作气、乘势而上，集中力量把“藏粮于地、藏粮于技”真正落实到位，持续增强粮食综合生产能力，最大限度挖掘粮食供给潜力，确保粮食和重要副食品安全。

　　全面落实党政同责，调动各方积极性，永远是端牢中国饭碗的最大动能。在不断发展农业科技之外，土地、农村建设等领域对粮食生产的助力同样重要。要从农村实际出发，以强化五级书记抓乡村振兴为抓手，聚焦农村基本具备现代生活条件、建设宜居宜业和美乡村，细化乡村建设行动、乡村治理和农村精神文明建设的具体安排，平稳有序推动农村疫情防控措施的调整落实，通过培育提升产业、着力稳定就业、推进创业创新，进一步增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力，调动一切资源，想尽一切办法，为新增千亿斤粮食产能聚心、聚力、聚责、聚智，因地制宜交出粮食产能提升新答卷，让中国饭碗端得更牢。（作者林伟系天府评论特约网评员）

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）