【这些年，我们创造的奇迹①】黄河“地上悬河”历史正在被改写******

　　【这些年，我们创造的奇迹①】

黄河“地上悬河”历史正在被改写

21年调水调沙使下游主河槽下切3.1米

　　开栏的话

　　这片厚积五千年文明的丰饶大地，在新时代春风劲拂下，在14亿人勤勉孜矻耕耘下，会生长出怎样的风景？

　　你瞧，一帧帧绮丽的画卷正在作答：那是“大国重器”、世纪工程的惊天突破；那是荒漠披绿、珍禽重生的生态华章；那是尖端科技、自主创新的民生福祉……每一项，都堪称踵事增华的“中国奇迹”；每一桩，都见证着这个时代的磅礴伟力！

　　根之茂者其实遂，膏之沃者其光晔。从这些蔚为大观的奇迹之中，我们看到的，是一个百年大党的宏图大志，是全体华夏儿女的蹈厉奋发。为传递这腔震天撼地的力量，光明日报从即日起开设专栏《这些年，我们创造的奇迹》。

　　让我们记载奇迹、颂扬奇迹、同心协力创造更多新奇迹！

　　光明日报北京12月28日电（记者马姗姗、谢文、邢宇皓）记者从水利部获悉，最新数据表明：调水调沙实施21年来，黄河下游主河槽平均下切已达3.1米。也就是说，随着调水调沙持续实施，黄河“地上悬河”的历史正在被改写！

　　黄河流经黄土高原。黄土高原土层深厚，土质疏松，地形破碎，夏秋暴雨集中，因而，黄河成为世界上含沙量最大的河流。“黄河斗水，泥居其七”，泥沙淤积使下游河床不断抬升。为了束缚河道，人们只好不断加高堤防，黄河成为“地上悬河”，两岸人民头顶犹如放置了一个硕大的水盆。

　　解决黄河淤积，是中华民族千年夙愿，也是世界级难题。新中国成立后，水利专家们殚精竭虑孜矻探索，终于在20世纪80年代找到了妙方——修建系列大型水库进行调水调沙。“调水调沙，就是通过‘人造洪水’，形成连续的泄流冲力，把淤积在河道及水库中的泥沙尽可能多地送入大海。”水利部黄河水利委员会水旱灾害防御局方案技术处处长任伟说，“科学家经过大量分析研究和300多场实体模型实验，证实了这项技术的可行性。而成功的关键，是2001年年底小浪底水库建成运行。”

　　小浪底水库位于黄河干流最后一个峡谷的出口处，控制着黄河流域91%的径流和几乎全部泥沙。2002年，小浪底水库启动首次调水调沙试验，其后，逐渐形成多水库联合调度模式——先是小浪底水库泄放蓄水，冲刷下游河道、腾出库容；然后，万家寨、三门峡等水库依次泄水，接力冲刷小浪底库区泥沙……

　　“当河道中的挟沙水流与库区清水相遇，由于前者的密度更大，挟沙水流会潜入清水底部继续向前流动，形成‘异重流’，最后从坝底排沙出库。”黄河水利委员会河南水文水资源局研究室主任李圣山解释。仅2022年，采用多水库联合调度模式，黄河在汛前和汛期就实现了两次调水调沙，小浪底水库共排沙1.566亿吨，输沙入海0.714亿吨。目前，黄河上中游正在加快古贤、黑山峡等水利枢纽工程建设前期工作，以持续提升水沙调控整体合力。

　　21年来，调水调沙使黄河下游河道主槽不断刷深，河道主槽最小过流能力由2002年每秒1800立方米提高到目前每秒5000立方米左右。“这是一个了不起的成就。水畅其流、排沙入海，彻底让‘河淤堤高，人沙赛跑’的千年险局成为过去！”李圣山的话里透着自豪。

　　据悉：因为解决了旷世难题，“黄河调水调沙理论与实践”技术获国家科技进步一等奖，黄河水利委员会也因此获国际水利行业最具影响力的“李光耀水源荣誉大奖”。

　　《光明日报》（ 2022年12月29日 01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。