周鸿祎委员：数字时代新风险丛生 安全不再是“附属品”******

　　【代表委员履职心语】

　　以下为采访摘要：

　　记者：在数字经济蓬勃发展的背景下，面临哪些新的安全挑战？有哪些建议？

　　周鸿祎：最大的安全挑战就是，数字经济是基于数字化技术，数字化技术带来的问题就是一切皆可编程，所有的东西都是软件，软件定义世界。万物互联时代，虚拟空间与物理空间打通，过去所有对虚拟世界的伤害都能变成物理世界的打击；还有大数据驱动业务，数据也变成了可攻击对象，过去数据就是起到存储作用，现在数据一旦瘫痪，就意味着业务停止。

　　具体来讲，网络攻击低成本、隐秘性，导致了现在网络攻击对手已经不再是“小毛贼”，那些勒索软件都是有组织的犯罪；此外，物联网、工业互联网、车联网使得基础设施包括工厂、变电站、交通设施等都成为攻击对象，攻击范围和原来完全不一样；再加上数字化技术本质都是软件，比如，5G通信、物联网、区块链、云计算、大数据、人工智能等，这些技术都属于复杂技术，本身都会有安全问题；还有，数字化带来很多场景的增加，比如，工业互联网场景、车联网场景等，其中，工业互联网涉及很多智能车床、数控车床联网，有很多智能设备和供应链连在一起，供应链又有很多中小企业；车联网还有一个挑战是，过去车厂跟用户不联网，现在用户都要安装App，访问车联网服务。这些改变使得网络数字化安全面临的挑战和威胁与原来网络时代完全不一样。

　　当前，传统行业纷纷进入产业数字化领域，要面临复杂的场景、复杂的数字化技术，就不能够等把这些东西建设好，再把安全作为一个附庸，买点软硬件来合规。我觉得国家一定要支持这些重要行业、关键基础设施，要做好数字化安全顶层设计。

　　过去相关行业遇到网络安全问题，都是找网络安全公司“买药吃”，吃再多“药”也没有真正变成能力的积累和沉淀。网络安全要从卖盒子、卖软件这种思路，转变成为帮助客户建立自己的“数字化医院”，也就是安全基建，要帮助很多城市、大型企业建立网络安全基础设施，有了安全基础设施，就像有了医院，再加上培养大量医生，也就是网络安全专家、网络安全运营人员，这样才能帮助很多单位真正地把自己的安全应对能力建立起来。（光明日报全媒体记者 李政葳 孔繁鑫）

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。