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用脚步丈量祖国大地，向世界讲好中国故事******

用脚步丈量祖国大地，向世界讲好中国故事

讲述人：中国人民大学新闻学院党委副书记、教授 闫岩

　　党的二十大报告明确指出，要“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局”“加强国际传播能力建设，全面提升国际传播效能，形成同我国综合国力和国际地位相匹配的国际话语权”。这两个“加强”凸显了新闻舆论工作的重要性。作为一名新闻传播学教师，我深感使命光荣，重任在肩。

　　2022年4月25日，习近平总书记在中国人民大学考察调研时指出，“希望广大青年用脚步丈量祖国大地，用眼睛发现中国精神，用耳朵倾听人民呼声，用内心感应时代脉搏，把对祖国血浓于水、与人民同呼吸共命运的情感贯穿学业全过程、融汇在事业追求中”。这对新闻传播学高等教育提出的要求，就是要培养一批真正认识中国、了解中国、热爱中国的新闻人才。

　　中国人民大学新闻学院长期开展的“田野课堂”特色教学项目，正是为实现这个人才培养目标服务的。我们带领学生走进偏远山区和边疆民族地区，走进县级融媒体中心和全球领军的互联网企业，让学生们亲眼见到新时代十年的伟大变革，亲身感受祖国建设的伟大成就和社会主义制度的优越性，从而立志成长为党的政策主张的传播者、时代风云的记录者、社会进步的推动者、公平正义的守望者。

　　我自2021年3月带队启动“中华人民共和国脱贫攻坚口述史”项目，迄今已带领本院师生1000余人次走过5省19市65个前国家级贫困县（市、区）访谈各地县（市、区）级主要领导、脱贫攻坚和乡村振兴工作干部、驻村第一书记、脱贫户代表等逾800人。从大别山麓到滇缅边境，从乌江画廊到湘江水畔，学生们扛着摄影机、背着摄像机、架着无人机，记录下祖国的山乡巨变、民众的笑声与呼声。

　　去年10月以来，新闻学院党委带领全体师生不断深入学习党的二十大精神，开设“中国式现代化大讲堂”、举办新闻传播拔尖创新人才培养高端论坛、组织主题党日活动、开展联合学习等，积极推进党的二十大精神进教材、进课堂、进头脑，用党的创新理论培根铸魂、启智润心。在这些活动中我们发现，参加过“田野课堂”的学生，明显对中国式现代化的理论内涵与实践要求更有共鸣。田野实践使同学们更坚实地增强“四个自信”，更自觉地践行“两个维护”；使他们更能坚定立场、明辨是非，不为各种矮化曲解、挑拨离间、混淆视听的言论所迷惑；使他们能够基于自己的亲身经验向世界讲述有血有肉的中国故事，基于自己的专业技能向全球传递可信可敬的中国声音。

　　几十年来，中国人民大学新闻学院为党和国家培养了无数卓越新闻传播人才。作为新时代新闻传播学一线教师，我们将以实际行动贯彻党的二十大精神，聚焦全媒体传播体系建设和国际传播能力建设，为党和国家培养更多更优秀的新闻传播人才。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 05版）

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）