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中国交通运输部:春运期间客流总量约为20.95亿人次******

  中新社北京1月6日电 (刘文文)中国国务院新闻办公室6日举行全力做好春运服务保障新闻发布会,春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光透露,初步分析研判,春运期间客流总量约为20.95亿人次。

1月6日,中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会,春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光,春运工作专班办公室副主任、交通运输部运输服务司司长蔡团结,中国民用航空局总飞行师万向东,国家邮政局副局长陈凯,国铁集团客运部主任黄欣介绍全力做好春运服务保障有关情况,并答记者问。 中新社记者 杨可佳 摄

  徐成光指出,今年春运从1月7日开始,到2月15日结束,一共40天。预计今年春运客流会大幅增长,较去年同期增长近一倍。

  他说,随着“乙类乙管”措施加快落地,跨区域人员流动加速释放,加之疫情三年来民众累积的回乡过年、探亲访友、旅游观光等出行需求集中释放,春运客流将从长期低位运行到快速恢复攀升,交通运输组织将从低负荷状态到满负荷运行状态。

  “初步分析研判,春运期间客流总量约为20.95亿人次,比去年同期增长99.5%,恢复到2019年同期的70.3%。”徐成光说。

1月6日,中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会,春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光,春运工作专班办公室副主任、交通运输部运输服务司司长蔡团结,中国民用航空局总飞行师万向东,国家邮政局副局长陈凯,国铁集团客运部主任黄欣介绍全力做好春运服务保障有关情况,并答记者问。 中新社记者 杨可佳 摄

  从客流构成看,预计探亲流约占春运客流的55%,务工流约占24%,旅游和商旅出行分别约占10%,不少高校已在春运开始前放假,相比往年占比相对较小;自驾车、城际拼车、定制客运等出行比例将进一步提高,高速公路小客车日均流量约为2620万辆,较去年同期增长3.6%。

  从时空分布看,预计节前以大城市向周边城市及主要劳务输出省迁移为主,探亲流、务工流叠加,客流强度有所提升;节后则以主要劳务输出省及中小城市向中心城市聚集为主,返程客流相对错开,1月27日(正月初六)和2月6日(正月十六)前后将出现两个返程高峰。(完)

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    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。

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