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构建“政府+保险+慈善”防贫共同体 河南筑牢防止规模性返贫底线******

　　人民网郑州1月6日电（杨晓娜）近日，伴随着“政府+保险+慈善”保单落地，河南省三门峡市卢氏县为“三类监测对象”6776户18467人筑牢一道返贫“拦水坝”。

　　此次，是河南保险创新形式，探索构建以政府救助为主导，慈善救助为补充，社会力量共同参与的政社互动防贫保险共同体，通过保险防贫预警、返贫处置、脱贫保稳，兜牢防止规模性返贫的底线。

　　卢氏县作为河南省乡村振兴重点帮扶县，全县共有“三类监测对象”(包括脱贫不稳定户、边缘易致贫户、突发严重困难户)6776户18467人，防止返贫致贫的任务依然很重。

　　为做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接，作为河南省首家保险法人机构,中原农险聚焦建立防止返贫长效机制，多方联动，筑牢返贫“拦水坝”。“该项目将卢氏县监测帮扶对象作为被保险人，将监测帮扶对象因病、因灾、因意外等客观原因导致的生活困难和人均纯收入低于省定监测线差额作为保险责任，将为全县监测帮扶对象提供32.13亿元的返贫风险保障。”中原农险卢氏县营销服务部经理王峰介绍。

　　据介绍，保险资金由卢氏县政府、卢氏慈善总会、慈善企业共同负担，县政府和县慈善总会共同出资200万元，其中县政府出资60万元，县慈善总会出资140万元，中原农险协调慈善企业捐赠58.54万元。

　　据中原农险副总经理雷廷军介绍，在监测帮扶对象因病、因灾、因意外等风险保障的基础上，对监测对象人均纯收入低于省定监测线给予补差性兜底保障，同时将慈善保险标的拓展至苹果“保险+期货”项目，保障产业发展风险。此外，拓宽慈善来源，参与慈善会“99公益日”项目，联合县级慈善会、扶贫基金会、期货机构拓宽慈善资金来源，协同中原信托发起慈善信托产品筹集资金。

　　早在2022年3月，中原农险引入慈善机制开拓减贫资金来源，在柘城县落地全国首单“政府+慈善+保险”的新型防贫保险，此次，是在原有基础上持续对“保险+慈善”项目进行升级。

　　截至目前，“政府+慈善+保险”的防贫共同体项目在河南省柘城县、卢氏县、宜阳县、浚县、陕州区等5个县区落地，筹集慈善信托、慈善会、金融机构等慈善资金440.38万元，带动财政补贴资金945.27万元，为2.7万户监测帮扶对象提供54.02亿元风险保障。

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）