【浙江龙泉“青马学习班”系列调研（一）】搭建一个“出真知”的学习体系******

　　明天的中国，希望寄予青年。

　　党的二十大报告指出，“全党要把青年工作作为战略性工程来抓，用党的科学理论武装青年，用党的使命感召青年”。

　　新时代新征程，如何提升广大青年的理论素养，加强广大青年的思想引领，锤炼广大青年干事创业能力，推动广大青年以奋斗姿态挺膺担当，是各级党委政府必须高度重视的课题。

　　2022年以来，浙江省龙泉市在全域举办青年马克思主义者学习班(青马学习班)，针对年轻干部和青年人才的理论学习和能力提升，进行了有效探索。

　　知行合一，打破理论与实践的“壁垒”

　　“理论脱离实践是空谈，能够指导实践才是真知。青年马克思主义者学习班就是要为广大青年干部、人才提供一个‘出真知’的地方。”谈起举办“青马学习班”的初衷，龙泉市委组织部常务副部长李小春的回答简洁而又直指问题的关键。

　　在李小春看来，青年群体有朝气，有冲劲，有强烈的求知欲，但也往往对理论知识掌握不透，对实践问题了解不深，给自身的工作、发展造成困扰。“青马学习班”就是要打破青年干部人才遇到的理论与实践之间的“壁垒”，为青年答疑解惑，通过学习，掌握科学理论蕴含的世界观和方法论，提升解决实践问题的本领，实现锻炼一支高水平的青年人才队伍的目的。

学习班开班第一课

　　龙泉市“青马学习班”起初在2022年7月开办。党的二十大之后，结合二十大报告的新理念、新提法、新论断，对学习内容进行了系统性地丰富、完善、提升。整体课程以“习近平新时代中国特色社会主义思想”为总论，设置涵盖政治、经济、文化、科教、民生、生态等11个篇章，并于2022年12月正式开班。

　　“升级”后的学习班在保持理论学习的高度与深度、全面与系统的同时，也高度关照龙泉当地的市情实际，鼓励学员们从地方产业发展、基层社会治理、营商环境建设、生态价值转化等实际工作中深刻理解理论的指导意义，理论与实践相结合的特点更加明显。

　　在这里，学员们结合龙泉发展实践对党的二十大精神进行系统钻研，常修常炼，常悟常进。培训班学员夏柳希说，“青马学习班”促使年轻干部以更高标准更严要求，系统深入地学习习近平新时代中国特色社会主义思想，在学习中成长，在实践中长技，不断提高适应新时代的业务能力和专业素质。

　　由点及面，实现从“盆景”到“风景”的跃变

　　学习班最初的开办具有实验性质，龙泉决定“点上先行”，在青年干部群体中先行先试，开设“86后”副科级干部、“91后”优秀年轻干部2个班次。学员在单位推荐的基础上，组织开展“综合比选”，最终择优选取80名青年干部以“周末课堂”形式开展为期一年的集中学习。

　　随着学习班开办经验的日益丰富、成熟，以及龙泉发展对青年干部人才的旺盛需求，龙泉在学习班开办上更进一步。

　　一是“线上延伸”。学习班广泛吸纳新生代企业家、青年工匠、教师、医护、农师、妇女等各行业、各领域中的青年才俊，形成新生代企业家、青年剑瓷匠人、青年巾帼等8个学习班，既实现了统一学习品牌、统一学习体系、统一管理体制，又做到分群体、分专题开展针对性学习培训。

　　二是“面上覆盖”。构建起市乡村三级联动格局，龙泉全市19个乡镇（街道）及若干村（社）同步铺开，学习班学员从开班之初的80人增长至1600余人，累计组织学习活动52场，实现“青马学习班”从“盆景”到“风景”的持续跃变。

　　青年当立鸿鹄志，做力行者。如何将理论融入实践，培育一支想干事、能干事、干成事的人才队伍，一直是理论教学的难点。“青马学习班”通过系统性地学马信马、研马用马，帮助青年群体提高理论素养，砥砺理想信念，在学思践悟中理解龙泉的发展脉络，明确自己的奋斗方向，正在交出一份扎实的“龙泉答案”。

　　（光明网记者 陈建栋、李澍）

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。