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嘉义市长选举，民进党继“九合一”选举后再吞一败******

　　【环球时报综合报道】继上月“九合一”选举惨败后，民进党再吞一败。

　　嘉义市长选举因无党籍候选人黄绍聪11月2日去世，台“中选会”依法公告停止该项选举，并定于12月18日投票。结果国民党籍市长黄敏惠得到59874票，以27084票的巨大优势碾压民进党候选人李俊俋，顺利连任。2018年的“九合一”选举，黄敏惠当时在蓝营分裂的情况下拿到58558票，最后只以2302票的微弱优势击败寻求连任的民进党候选人涂醒哲。

　　黄敏惠再下一城后，国民党在“九合一”选举中总共拿下14个县市执政权，在北港溪以南，嘉义市也是国民党唯一执政县市。黄敏惠18日下午在支持者簇拥下发表当选感言，她对民进党当局喊话说，“这是基层团结对高层发出声音，请兑现铁路高架化全额补助、盖轻轨的承诺”。国民党主席朱立伦表示感谢嘉义市民出门投票力挺黄敏惠，国民党不会有一丝自满或任何一丝高兴，仍会持续努力另外两场“立委”补选，包括明年1月8日的台北市“立委”补选以及接下来的南投县“立委”补选。

　　资深媒体人黄扬明称，黄敏惠再度连任，不仅是第四度担任嘉义市长，更是台湾地方自治史上在同一县市任职时间最长的民选首长。据了解，嘉义市自1982年改制后共有11届市长，其中黄敏惠担任第7、第8、第10以及刚当选的第11届市长。《中国时报》19日称，嘉义市政治板块绿略大于蓝。黄敏惠打“政绩牌”、长期勤耕基层获得肯定，而且国民党此次展现团结，“全党护一人”，相比之下民进党的李俊俋选前5个多月才被征召参选，被质疑不接地气，加上绿营地方分裂、11月底“九合一”选举惨败等因素，导致李俊俋在嘉义市惨败。

　　针对再次败选，民进党代理党主席陈其迈对选举结果表示尊重，称民进党会持续检讨、反省。台“立法院副院长”蔡其昌19日称，民进党已启动检讨机制，会汇整出检讨方向。但民进党“立委”何欣纯在脸书上质疑，没有大破大立，就没有大开大合，“我们的检讨到底是什么？”“中广”董事长赵少康19日称，选民觉得给民进党的教训还不够，“苏贞昌还在那里，民进党真的有检讨吗？”他批评民进党所谓检讨都是打擦边球、虚晃一招，没有真正检讨核心问题，推估台北“立委”补选，选民还是会继续教训民进党。网友纷纷留言称，“派系斗争不团结，样样涨价的民生问题，高官不愿倾听民意。选举挫败，还不倾听、检讨，台湾未来堪忧”。

　　《联合报》19日称，“九合一”败选后，民进党检讨小组归纳的意见多半不知所云，除了怪年轻人怕上战场，还怪抖音洗脑年轻人不投票，令人啼笑皆非。而在11月26日大败后，12月18日嘉义市长选举又败，民进党不少人担心明年1月的台北“立委”补选也可能以败选收场，即明年1月15日补选党主席上任前，民进党将面临三连败。文章称，岛内民众没有耐心等待民进党重整，“若没有自省能力，继续与民意脱节，下一个失败很快就要来临”。(张 若)

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）