西大科研人员发现地球最早的隐居型环节动物丝鳃虫******

　　中新网西安2月3日电 (记者 阿琳娜)记者3日从西北大学获悉，研究人员通过形态和谱系分析发现，澄江拟管虫属于高度演化的环节动物，隶属于隐居型丝鳃虫类。该研究将环节动物门类蛰龙介虫目化石的发现从石炭纪前推到寒武纪早期，前推至少2亿年。

　　环节动物是现代重要的动物门类，在海洋和陆地都十分常见，目前已知至少有2万多种、81科，主要以蚯蚓、沙蚕和蚂蟥最为常见。目前研究认为环节动物门存在或起源于隐居类祖先，现代的扇毛虫(俗称笼头虫)就属于这个类群，但缺乏早期化石记录。

　　澄江化石库以精美的特异型软躯体化石保存而著名，化石再现了不同类型动物的消化道、管状血管、腿肢结构，甚至取食触手和刚毛。澄江动物群发现的化石已经超过220个属种，主要以节肢动物和各种蠕形泛节肢动物为主。但现代海洋中繁盛的软体动物、环节动物等底栖动物却十分少见。

　　基于西北大学早期生命研究所长期积累的15枚澄江拟管虫标本，该校地质学系张志飞教授课题组对该类化石进行了重新研究，研究表明，早期认为的帚虫动物事实上属于形态高度演化的多毛类扇毛虫。该类化石的研究表明环节动物的隐居型起源于寒武纪早期，进一步表明环节动物至少在澄江动物群甚至更早时期已经发生大辐射，也证明了保存精美软躯体化石的特异型化石库在不同门类的保存中存在较大的差异性。

　　地球生命有38亿年的历史，5.6亿年至5.2亿年前的寒武纪大爆发将地球划分为隐生宙和显生宙，成为地球演化的重要分水岭。长期研究认为寒武纪大爆发诞生了地球动物树的基本框架，诞生了现代动物门类的根，4.8亿年奥陶纪之后各门类的纲目科属种才大量出现，导致地球动物树才开始枝繁叶茂。

　　然而，寒武纪早期腕足动物研究，尤其最新的环节动物“丝鳃虫”的论证对这种传统认识提出了新的挑战，表明寒武纪大爆发并非只是动物门级干群祖先类型的出现，酷似现代海洋的动物属种也突发性出现在5.2亿年前的海洋中。

　　“此次研究表明，有些现生动物门类的大多数类型，如环节动物可能并不在特异型化石保存的环境中繁盛或生活。因此，特异型化石库并不能完全揭示地球生命演化的历史过程，尚需其他环境化石的约束和补充，这为进一步探索现生动物类群的化石空白提供新的思路和启示。”张志飞说。(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。