波罗的海国家加大装备采购力度******

　　据美国“防务新闻”网站报道，近日，立陶宛政府宣布与美国政府敲定一项价值4.95亿美元的协议，采购8套“海马斯”火箭炮系统。无独有偶，爱沙尼亚近期也与美国政府签署一份价值2亿美元的协议，采购6套“海马斯”火箭炮系统。这是爱沙尼亚迄今为止规模最大的武器采购项目。对此，其邻国拉脱维亚表示，该国政府也在寻求高性能火箭炮系统，或将采购不超过10套“海马斯”火箭炮系统。分析人士指出，近期，波罗的海三国纷纷加大装备采购力度，或对地区安全形势造成负面影响。

　　据悉，“海马斯”火箭炮系统具备火力较强、机动性能较优、装填较迅速等特点。该型火箭炮系统配备6个发射管，既可发射射程70千米的GPS制导火箭弹，也可发射射程超过300千米的“陆军战术导弹”。在满载弹药的情况下，“海马斯”火箭炮系统公路最高时速可达90千米，具备自装填模块化发射能力，独立作战能力较强，可利用公路网，实现随停随打、打完即跑。

　　今年9月，北约在拉脱维亚举行了“银箭-2022”多国军事演习。演习期间，美军使用C-130运输机将“海马斯”火箭炮系统运抵拉脱维亚里加和利耶帕亚机场。在随后的实弹演习中，参演人员使用该型火箭炮系统发射火箭弹，成功打击波罗的海水域拉脱维亚专属经济区内的预定目标。不久后，波罗的海三国相继表达了购买“海马斯”火箭炮系统的意愿。

　　俄乌冲突爆发后，波罗的海三国不断增加国防开支，并声称要将国防开支占比提升至国内生产总值的3%。据北约估计，目前，爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛的防务开支分别占国内生产总值的2.34%、2.10%和2.36%。报道指出，尽管波罗的海三国的目标一致，但三国实现目标的时间表各不相同。爱沙尼亚总理卡娅·卡拉斯表示，爱沙尼亚国防开支占国内生产总值比例将在2024年超过3%。立陶宛预计明年达到这一目标。拉脱维亚暂未透露具体时间。

　　与此同时，美国也借机加强在波罗的海国家的军事存在。12月16日，爱沙尼亚国防部发表声明称，美军一个步兵连已抵达爱沙尼亚，并计划在爱沙尼亚部署“海马斯”火箭炮系统，以增强北约东部力量。分析人士指出，受俄乌冲突影响，波罗的海三国经济呈现放缓和停滞现象，面临较大不确定性。与此同时，北约近期军事活动持续升级，一方面大幅扩充快速反应部队规模，另一方面频繁进行大规模军事演习。波罗的海三国此时加大装备采购力度，不仅会加重国内财政负担，还可能导致误判，加剧地区安全形势的恶化。（常雨康）

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。