实现“双碳”目标，上海有何路径、捷径、机遇？******
中新网上海1月12日电(记者 范宇斌)如何统筹推进碳达峰碳中和？正在此间召开的2023年上海市两会上，各民主党派上海市委员会和上海市工商业联合会聚焦“双碳”目标，提交集体提案，积极建言，凝聚共识。
中国力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。
“产品碳足迹的精准量化是实现‘双碳’目标的前提，而工业产品的碳足迹量化是实现‘双碳’目标第一步，量化碳足迹作为减少碳排放的第一步，能够有效帮助辨识在产品全生命周期中主要的温室气体排放过程。”为此，中国民主建国会上海市委员会在集体提案中建议，应率先建立产品碳足迹可信的精准量化标准体系，打造“上海制造”“双碳”新名片。
中国民主建国会上海市委员会建议，可以着力接轨国际通行的标准和规范，率先建立基于可信的、精准量化的产品碳足迹标准体系；推动产品碳足迹精准量化示范试点，有序推广到不同行业；完善碳足迹相关产业政策，引导高质量可持续发展。
对于超大城市上海而言，实现“双碳”目标，有何路径可走？
“降污减排、协同增效是促进上海经济绿色转型的重要途径之一。”中国民主促进会上海市委员会在集体提案中指出，当前上海经济发展与环境保护的长期矛盾尚未根本缓解，面对经济复苏、空气质量达标、“双碳”目标实现等多重压力，后疫情时期的经济复苏将增大空气质量达标以及“双碳”目标实现的难度。
如何“破题”？中国民主促进会上海市委员会建议，可以制定多种污染物协同控制的管控机制，并分类区分不同行业，制定不同时间段的降碳减排目标，落实应对措施；建立长三角地区协同的降碳减排交易机制，在长三角区域同权、同价，严格统一规范初始配额的发放方法、规则及年度核查规则；应用智能化、网络化、数字化等当代技术，作出周密有序的部署，以发展非化石能源为视角，寻求淘汰陈旧产能的发展路径。
实现“双碳”目标是否有“捷径”？
九三学社上海市委员会在集体提案中建议，推动数字技术赋能绿色低碳转型，大力推进数字技术与绿色低碳融合发展，提高产业高端化、智能化、绿色化水平。
审视当下，各地在推动绿色低碳转型过程中，面临着数字技术赋能低碳转型缺乏具体方案、数字技术和减排技术支撑能力不足、产业生态和应用场景不完善、数据中心碳排放体量大和减排难等诸多问题。
对此，九三学社上海市委员会建议，加强顶层设计和应用示范，制定数字技术赋能低碳转型规划；加强科技支撑和人才保障，依托“科技创新行动计划”支撑前沿数字低碳关键核心技术攻关；推动行业节能减排发展，重点用能单位率先开展数字化绿色低碳转型，丰富数字技术的节能降碳应用场景；促进数字低碳技术多元应用，打造统一的碳排放监测网络，建立碳排放数字监测和服务平台；推动数据中心绿色低碳发展，推广分布式供能、数电联营等绿色运营模式，探索“海洋+数据中心+风电”综合开发。
实现“双碳”目标又催生哪些新机遇？
“抢抓绿色低碳新赛道、培育绿色发展新动能已成为上海构筑未来发展竞争优势的战略方向。”上海市工商业联合会在集体提案中建议，助推民营经济抢占绿色低碳新赛道，赋能上海高质量发展。
据上海市工商业联合会介绍，一些民营企业已开始实践，在清洁能源、节能环保等领域展现发展实力，并形成了一批创新成果。“下一步，建议整合各方资源，共建绿色低碳产业生态；积极主动作为，加强绿色低碳引导服务；拓展场景应用，推动绿色低碳实践探索。”
2023年上海市政府工作报告明确，上海市今年将积极稳妥推进碳达峰碳中和。实施煤电节能降碳改造，推进 LNG站线扩建、分布式光伏建设，规划建设深远海海上风电示范、外电入沪等重大项目，推动电动汽车充换电设施建设，加快构建新型电力系统。发展绿色园区、绿色工厂、绿色产品、绿色供应链，坚决遏制高耗能、高排放、低水平项目盲目发展，淘汰落后产能450项。推动海铁联运、江海联运等多式联运发展。实施超低能耗建筑项目200万平方米、公共建筑节能改造400万平方米。推进碳普惠制度建设，倡导绿色低碳生活方式。(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。
