收录甲骨数量最多 清华大学发布《甲骨文摹本大系》******

　　光明日报北京12月19日电（记者邓晖）十年磨一剑，一部甲骨文资料整理的集大成之作面世。清华大学出土文献研究与保护中心日前发布了《甲骨文摹本大系》（以下简称《大系》）新书。该书收录有字甲骨70659片，是目前收录甲骨数量最多的大型甲骨著录书，将为研究者更深入地做好卜辞分类与分期研究、文字考释工作与甲骨学商史研究带来极大便利。

　　《大系》是第一部以摹本形式按照新的理论和方法综合整理研究甲骨文资料的集大成之作，把原本“庞杂无序”的已刊布的7万多片有字甲骨整理成井井有条的科学资料。全书共43册，由“图版”“释文”和“索引”三部分组成，正八开刊印。据悉，2012年至2022年，清华大学出土文献研究与保护中心黄天树教授率领其甲骨团队编纂《大系》，通过选择良拓、剔除伪片、删除重片、缀合残片、分类断代、制作摹本、撰写释文、编制索引等工作，历时十年，终于告竣。

　　与《甲骨文合集》等著录书相比，《大系》全书采用“两系”新说代替“五期”旧说，编排7万多片甲骨材料，开创了甲骨著录书编纂的新范式。

　　“董作宾创立五期说，凿破鸿蒙，意义深远。但是，其弊病是把甲骨字体分类和王世的推定混在一起了。今天，甲骨学者认识到，卜辞的字体分类与断代是两个不同的步骤，我们应先根据字体等特征分卜辞为若干类，然后分别判定各类所属时代。这是甲骨断代理论和研究方法上的重大突破。”黄天树介绍。

　　《大系》还精心为每版甲骨制作了摹本。甲骨作为珍贵的文物，学者很难接触到实物，因而研究甲骨文，主要依据甲骨著录书公布的拓本、照片和摹本。这三种图版各有优劣，可以取长补短。高质量的甲骨摹本，可以立体显示各种甲骨信息，为甲骨初学者提供参考。

　　此外，《大系》还给每一版有字甲骨标注了字体类别。黄天树介绍，殷墟甲骨文是最早的古汉语资料。但是，甲骨文要作为语料来运用的先决条件，便是要确定其时代。否则，10多万片甲骨依然是一堆“断烂朝报”，缺少科学价值。“字体类别的确定，意味着这版甲骨的时代已经得到推定，大大增加了作为史料的研究价值。”

　　20多年来，甲骨缀合成果层出不穷，新拼缀出来的甲骨缀合多达3000多组。其中有些甲骨缀合极为重要，复原出前所未见的新材料，极大地丰富了学界对殷商社会的认识。然而，团队成员发现，这些甲骨缀合成果分散在各种甲骨缀合专书、刊物和学术网站上，应用起来不太方便。

　　“《大系》收录2020年12月之前的所有缀合成果，省去学者翻检之苦。我们还撰写释文，编制索引。读者如果要查看相应甲骨拓本，通过《大系》索引可以检索到，十分便捷。”黄天树介绍。

　　《光明日报》（ 2022年12月20日 11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。