新华全媒+|一位高铁列车长的62个闹钟******
“重点旅客到站。”1月9日17点45分,随着一阵闹铃声响起,列车长郎茜快速扫一眼手机提示,快步向8号车厢方向走去……
33岁的郎茜是中国铁路上海局集团有限公司南京客运段值乘D2281次列车的列车长。这趟复兴号列车由南京南站发至深圳北站,运行里程超1930公里,途经江苏、上海、浙江、福建、广东等5个省市。
9日是春运开启的第三天,D2281次列车运送旅客4780人次,大量乘客挎着大包小包踏上归乡旅途。“这是疫情防控政策进一步优化调整后的首次春运,旅客数量激增,也对我们做好服务提出了更高要求。”郎茜说,这是她经历的第13次春运。“进入春运后,我的闹钟设置明显变多了。”
1月9日,郎茜等待列车到站协助盲人夫妇安全下车。新华社记者季春鹏 摄
临近傍晚,郎茜得知一对盲人夫妇将在漳州诏安到站,便提前设置闹钟重点关注。快到站时她将夫妇俩引导至车门处方便下车。“三年没回家过年了,感谢你们,终于到家了!”盲人旅客陈景山说。郎茜与安全员将陈景山夫妇小心搀扶下车,送到诏安站值班员手中,随后值班员将引导这对夫妇出站与家人会合。
这一幕是郎茜值乘服务的一个小缩影。2013年,郎茜走上列车长岗位。每逢工作当天凌晨4点30分,她就被第一个闹铃声唤醒,快速起床洗漱,随后开启一天的值乘工作。去年10月起她开始值乘D2281,新线路需要学习的地方多,她便尝试动态“闹钟法”帮助自己快速适应。
1月9日,郎茜在列车上服务旅客。新华社记者季春鹏 摄
“手机闹铃成了我最好的‘小秘书’。”郎茜说,她手机里的闹钟在设置界面不停增增减减,零碎地记录下一天工作的众多细节,最多时一趟列车值乘下来设置过62个闹钟。“当时只想着千万不能忘了旅客的需求,后来一看手机才发现,闹钟设置了好几页。”郎茜说。
1月9日,郎茜展示她设置过的部分闹钟。新华社记者季春鹏 摄
踏上列车,郎茜先巡查车厢。她从第一节开始认真检查,查看灭火器有效期,按下厕所冲水按钮看水压,查看卫生间是否消毒,听听广播音量是否合适……每一个细节都不能忽视,当所有车厢检查完毕,车站开始响起旅客放行广播。
“旅客安全出行是我们最大的责任,作为一名列车长,首先要把好安全关,做好现场作业和安全卡控,确保列车和旅客安全。”郎茜说。
“D2281的开行便利了许多往返长三角与珠三角的旅客。”郎茜说。6号车厢的乘客王磊是潮汕一家医美机构市场部的负责人,因为美容仪经销商在常州,王磊每月都要往返长三角与珠三角。由于美容仪较大,上车时郎茜就帮助王磊收起大件行李柜的隔板,同时协调其他乘客摆放好大件行李。
下午6点10分,郎茜的闹铃又响了。5分钟后,她便与另一位乘务员协助王磊把美容仪在潮汕站安全送下了车。车门缓缓关上,郎茜向王磊挥手致意,转身又投入到紧张的工作中。(记者刘兆权、何磊静、杨丁淼)
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)