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“赫章班”里的产教融合新路******

　　【记者手记】

　　光明日报记者 吕 慎 陈冠合

　　“‘赫章班’是我人生的重要转折点，让我拥有了这样一份收入稳定、有技术含量的工作。”如今已是贵阳一家电梯运营公司片区维修和技术支持负责人的陈虎，仍对母校满怀感激之情。

　　出生在贵州省毕节市赫章县一个贫困家庭的陈虎，在初中毕业后走到了人生的十字路口：哥哥刚考上大学，如果自己继续读高中，无疑会增加家庭负担；如果选择职业教育，又对未来的发展前景不确定。“当时，学校老师向我们承诺，订单制培养的就业率是100%，让我最终下了决心。”他说道。

　　在贵州省黔东南苗族侗族自治州岑巩县中等职业学校，学生在实训室学习汽车修理技术。新华社发

　　2017年，陈虎进入贵州装备制造职业学院“赫章班”学习。这个以生源地贫困县命名的精准脱贫免费班级，不仅免除了他所有的学杂费，还与各电梯运营维护公司签订协议，进行校企联合培养。“‘赫章班’的学生专业基础扎实、上手也快，所以很快都在企业站稳了脚跟。”陈虎说，现在自己的月平均收入可达1万多元。

　　近年来，贵州装备制造职业学院不断实现校企合作与产教融合在人才培养领域的新突破，先后与贵州航天电器股份有限公司等40余家行业领军企业、区域龙头骨干企业签订战略合作协议，其中深度合作企业16家，校企合作专业覆盖率为100%。

　　据统计，在整个清镇职教城，已有200余家贵州省内外企业通过订单培养、顶岗实习、合作共建等方式与职教院校开展校企合作，通过引企入校、引校进企，企校合一、人员同训、设备共享等方式，推动产教融合迈向更深处。

　　“清镇的李子白兰地、兴仁的薏仁米茶、剑河的食用菌……这些都是产教融合的成果。”在贵州食品工程职业学院，粮油食品工程系党总支书记刘丰如数家珍地展示各类产品。他介绍，学院不仅在设置课程、实习实训、评价考核上与企业深度合作，同时通过培训和职业技能等级认定等方式开设企业专班，2020年以来，已累计培训粮油仓储管理员、农产品食品检验员等400余人次。

　　刘丰表示，学院将继续围绕服务贵州生态特色食品产业，助力巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接，使产教融合更加贴近人才培养、产品研发、产业孵化和服务产业发展实际，培育更多具有“三农”情怀和工匠精神的高素质技能型人才。

　　《光明日报》（ 2022年12月27日 07版）

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）