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天津刑事治安案件大幅减少 破案率再创新高******

　　中新网天津1月10日电(周亚强) 9日下午，天津市公安局召开第三个中国人民警察节主题新闻发布会。记者从会上获悉，2022年，天津公安机关重拳打击各类违法犯罪，刑事、治安警情同比大幅下降，破案率再创历史新高，现行命案连续8年全破，连续5年实现发案不过百。

　　“针对影响群众安全感的突出违法犯罪，我们重拳出击、露头就打，电信网络诈骗取得阶段性成果，立案、损失数量同比分别下降27.8%、14.8%。”据天津市公安局指挥中心主任任锋介绍，2022年，天津强力推进“断卡”行动，打掉“两卡”违法犯罪团伙260余个、抓获嫌疑人8000多名，惩戒涉诈“两卡”人员9400多名。开展精准劝阻，成功劝阻潜在受骗群众1113.4万人次，全年止付被骗资金11.6亿元。同时，打击破获传统“盗抢骗”侵财案件6100多起，其中养老诈骗案件2200多起，抓获犯罪嫌疑人1880余名，追缴赃款20.21亿元；强力打击欺诈骗保犯罪，破获案件540余起，抓获犯罪嫌疑人570名，追缴赃款2380余万元，有效净化了社会治安环境，人民群众安全感不断提升。

　　一年来，天津开展“猎狐”等专项行动，严打非法集资、涉税、侵犯知识产权等扰乱市场经济秩序违法犯罪，挽回经济损失45.9亿元，有力维护了良好经济秩序；加大对重点行业场所的检查力度，累计检查行业场所2.2万家次，整改治安隐患1600余处，全面规范了行业场所经营秩序；持续推进重点车辆和驾驶人隐患“清零”，道路交通死亡事故数和死亡人数实现“双下降”，保持了安全形势总体平稳；开展平安校园、平安医院等创建活动，累计建成智慧平安社区7164个，5000余个小区实现“零发案”，平安已成为天津靓丽“品牌”。

　　此外，天津公安出台服务企业服务发展“十条措施”，完善“服务企业直通车”和“无事不扰”机制，涉企检查减少52.7%，完善市场主体首次轻微行政违法行为免罚清单，在全国首创“不停业施工”审批，为企业争取更多营业时间，开展“企业服务日”活动230余次，解决企业“急难愁盼”问题530余件。优化公安政务服务，加强“互联网+政务服务”平台建设，推广便民服务智能融合一体机，501项服务事项实现网上办理，通过互联网“天津公安民生服务平台”办理服务事项973万件，公安政务服务更加便利、更加高效。(完)

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）