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扎根一线，投身良种技术攻关******

　　称重，测量，观察籽粒大小、饱满度……在实验室见到党的二十大代表、天津市农业科学院农作物研究所研究员时晓伟时，她正在几百份小麦种子样品前紧张忙碌，“这些都是最新培育的小麦品种，一部分将带到云南扩繁。”

　　从事小麦优质高产育种研究工作22年，时晓伟探索出了南繁加代、穿梭育种、品质综合评价和试验示范同步进行的小麦高效育种技术方法，显著提高了育种进程和新品种选育质量。

　　随着春节临近，时晓伟和同事们正抓紧分析春小麦品质，“我们利用时空、气候差异，进行穿梭育种、南繁加代，从而提升品种选育质量，加快繁育速度。”

　　打开编号“S22F6—1372”的小麦样品口袋，时晓伟小心拈出10余粒小麦种子，轻轻捧在手心，对着灯光仔细查看。“这个品系粒大，但太瘪，黑胚重，可做大粒亲本，做品种不适合。”时晓伟说。

　　对培育的小麦进行室内考种，是一项精细的技术活。时晓伟说，不仅要观察每一世代不同家系间小麦籽粒的饱满度、大小、均匀程度、有无黑胚、胚乳是角质还是粉质等性状，还要结合田间农艺性状调查记载，综合考虑保留哪些家系进入下一世代，淘汰哪些家系。

　　来到小麦品质分析实验室，里面有揉混仪、粉质仪、拉伸仪等分析仪器，还有2022年新添置的全套面包烘焙设备。“通过面包的组织结构、粘弹性等，分析评价面粉品质。”时晓伟说，只有通过全方位、严格的品质分析，才能选择优质高产品系进入天津市春小麦区域试验。

　　小麦品种迭代从6年6代，逐渐缩短为3年8代；小麦亩产从津强1号的150公斤，增长到津强14号、16号的亩产450公斤左右；津强系列强筋春小麦品种累计推广1000多万亩……20多年来，时晓伟和团队全身心投入小麦优质高产育种研究工作。截至目前，共选育出14个强筋高产春小麦品种、7个优质高产冬小麦品种。

　　走出实验室，记者跟随时晓伟来到位于天津市武清区的冬小麦育种试验田。“冬小麦早已浇完冬水，进入‘冬眠’时间。”看着泛着青色的麦苗，时晓伟说，让小麦高产，既要有良种，也要科学种植，精心管理，“要关注气温、降水等情况，加强实地踏勘，及时弥补麦田裂缝，防止麦苗受冻，确保麦苗春季返青。”

　　接下来这一个月，时晓伟还要深入农村，给基层农技人员及麦农授课，讲解麦田管理注意事项。“只要能让小麦丰收，把小麦当家品种牢牢攥在自己手里，再苦再累都值得。”时晓伟说，2023年春天，具有高产、强筋、抗病特性的津强14号、16号小麦将投入小面积生产示范，“我对这两款品种的种植前景充满信心。”

　　党的二十大报告提出，“全方位夯实粮食安全根基”“深入实施种业振兴行动”。时晓伟表示，将继续扎根一线加强良种技术攻关，助力小麦优质高产，助力农民增产增收。（记者 武少民）

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）