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长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长******

　　(新春见闻)长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长

　　中新社武汉2月1日电 题：长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长

　　中新社记者 马芙蓉

　　春节假期，长江江豚饲养员邓正宇只休了3天便返回岗位。“江豚对水位、水温、声音等变化极为敏感，需要人24小时守护。”邓正宇近日介绍说，照料江豚“饮食起居”，不敢有丝毫马虎。

　　长江江豚是全球唯一江豚淡水亚种、中国国家一级重点保护野生动物，被称为“水中大熊猫”。2017年长江江豚生态科学考察结果显示，其种群数量约1012头，状况极度濒危。

　　自20世纪80年代起，中国逐步探索建立了就地保护、迁地保护、人工饲养繁育三大长江江豚保护策略。其中，人工饲养繁育旨在通过开展长江豚类繁殖生物学、生理生态学、生物声学及遗传学等基础生物学研究，为就地保护、迁地保护提供技术支撑。

　　邓正宇所任职的中国科学院水生生物研究所白鱀豚馆，是中国唯一专门用于淡水鲸类饲养保育、技术研究和公众科教的饲养场馆。目前，这里生活着7头长江江豚，其中4头是在全人工环境下繁育，包括16岁的雄性江豚“淘淘”及“淘淘”的儿子“汉宝”、女儿“F9C22”。

　　据邓正宇介绍，白鱀豚馆现有4名专职饲养员，每人固定照料1至2头江豚，日常工作包括清污、喂食、检查江豚身体状况、训练江豚配合科研采样等，其中保证江豚健康是重中之重。

　　“它们不会说话，无法直接告诉你哪里不舒服。”邓正宇介绍说，一头成年江豚每天要吃4至5餐鱼，一餐进食约1公斤、用时大概10至15分钟。饲养员每天要检查江豚体表，监测其摄食量、摄食时间，据此判断其精神状态和健康状况。

　　邓正宇一直负责照顾江豚“洋洋”。“洋洋”是一头从江西鄱阳湖迁入白鱀豚馆的雌性江豚。2020年6月，“洋洋”诞下“汉宝”后，邓正宇承担起照顾“母子俩”的重任。

　　长江江豚妊娠期大约12个月，从“洋洋”怀孕到生产，邓正宇每日观察记录“洋洋”孕期状况，为它准备可口“饭菜”，喂食叶酸片和维生素片，定期采集B超影像，生怕有任何闪失。“汉宝”出生后，邓正宇把它当自己孩子一样，悉心照顾。

　　朝夕相处中，江豚与饲养员建立了亲密、信任关系。记者采访中看到，当邓正宇出现在水池边，“洋洋”与“汉宝”便快速游过来，任凭邓正宇抚摸它们的头、牙齿。邓正宇在水池边走动时，“洋洋”与“汉宝”也追着他在水中起伏。

　　成为饲养员这些年，邓正宇见证了人工饲养繁育江豚家族的不断壮大。“新的一年，希望江豚健康成长，也希望人工饲养繁育研究能取得更多突破。”他说。

　　记者从中科院水生所获悉，通过人工饲养繁育研究，该所科研人员已摸清江豚生物学特征、繁殖生理学及规律。接下来，将继续深入开展精子生物学、排卵监测、人工授精技术等研究，更加全面系统掌握江豚繁育生存机制。(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）