美媒文章：欧洲为什么与美国对华出口管制抗争******

　　参考消息网1月2日报道美国外交学者网站2022年12月27日发表德国墨卡托中国研究所分析师安东尼娅·赫迈迪和丽贝卡·阿塞萨蒂的文章，题为《欧洲为什么与美国对华出口管制抗争》。全文摘编如下：

　　2022年10月，美国对中国实施了迄今为止最大规模的出口管制。这些规则寻求限制中国获得先进半导体技术的机会，其目的是迅速利用美国的影响力来削弱中国的超级计算和人工智能能力。

　　新的管制措施大大加剧了中美科技竞争。美国总统国家安全事务助理杰克·沙利文说，美国希望在人工智能和其他“力量倍增技术”方面“保持尽可能大的领先优势”。

　　但这是有风险的。除非其他主要半导体生产国加入（这些国家迄今为止一直不愿这样做），否则，其中一些管制措施不会取得效果。

　　新的出口管制措施最初引发了关于现有规则、即外国直接产品规则所涵盖范围的困惑，外国直接产品规则对一些在海外制造的产品实施出口管制。由于美国的技术在半导体供应链上几乎无处不在，因此美国可以授权或阻止域外销售。事实上，这些并不涵盖半导体制造设备，因此最初阿斯麦控股公司的设备可以不受美国长臂管辖。沿着这条道路前进可能损害美国的利益，也会严重削弱盟国间的信任。关键是，华盛顿可以在它愿意的时候利用自己的影响力。

　　信任问题并不新鲜。尽管经济上的考虑在美国的出口管制法规中没有一席之地，但华盛顿对全球技术贸易越来越多的干预引发了人们对保护主义的担忧。

　　阿斯麦控股公司首席执行官彼得·温宁克抱怨说，华盛顿偏心美国半导体制造设备领域的企业，证据是它近年来大力游说荷兰政府，这导致荷兰拒绝发放对华出口极紫外光刻机的许可。这些抱怨表明信任受到削弱并且人们认为美国采取了贸易保护主义做法。

　　各国政府处境艰难，因为它们必须确保这样的出口管制措施不会扼杀本国产业。例如，如果没有日本的支持，欧洲或荷兰的单边管控将使日本竞争对手获得优势。已经有迹象表明，中国企业可能正在转向日本的半导体制造设备生产商，因为这些企业使用的美国技术更少，因此更不可能受未来涉及半导体制造设备的外国直接产品规则影响。

　　来自中国的收入对许多半导体公司来说至关重要。

　　尽管美国正在劝说伙伴国减少在芯片和电动汽车电池等其他领域对中国的依赖，但欧洲企业担心去全球化的代价。芯片供应链之所以高效，是因为它是全球性的、一体化的。如果供应链分崩离析，越来越多的国家奉行谋求自力更生的政策，芯片的成本就会上升。欧洲工业需要越来越多的芯片，不仅是在高科技行业，还有正被自动化和数字化改造的汽车等低技术领域。

　　然而，追求完全自给自足的供应链并不现实。

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。