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发育儿补贴，鼓励生育就该着眼于“减负”******

　　■ 社论

　　发育儿补贴，就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中，减轻育儿经济压力。

　　近日，深圳市卫生健康委就《深圳市育儿补贴管理办法》公开征求意见，办法初步拟定了深圳市育儿补贴标准，明确按照递进式差异化原则发放育儿补贴，其中生一孩、二孩、三孩三年累计补贴分别为7500、11000、19000元，引发舆论广泛关注。无独有偶，济南日前也印发《济南市优化生育政策促进人口长期均衡发展实施方案》，明确济南市户籍按照生育政策于2023年1月1日以后出生的二孩、三孩家庭，每孩每月发放600元育儿补贴，直至孩子3周岁。

　　应看到，自四川攀枝花市2021年7月在全国率先推出育儿补贴以来，包括云南、河北衡水等多地，都出台了育儿补贴政策。这次深圳、济南等地对育儿补贴做出政策安排，挟大城市的身位推出实打实的激励补贴，意味着“发钱鼓励生育”的政策暖风，正更多地从中小城市吹到包括一线城市在内的大城市。

　　这显然来得很有必要：现实中，大城市虽然能吸纳更多的年轻人，但生育率往往更低，年轻人“不想生、不愿生、不敢生”现象往往也更严重。这跟大城市里生活压力更大、工作节奏更快及精养模式对应的养育成本更高，有直接关系。

　　生育问题也是个经济问题。在经济学视域下，生育的实质就是“人口的再生产”，其正外部性很明显，但高成本也会成为影响生育意愿的重要因素。在大城市，生育养育的综合成本通常更高。要提升那些适育年龄人口的生育积极性，还得从为他们切实“减负”着手——这里面的“负”，首先就包括经济负担。

　　在此背景下，深圳、济南等大城市推出育儿补贴，无疑是直击适育年龄人口的真切痛点。拿深圳为例，其超大城市属性本就赋予了其育儿补贴举措以标志性意义，而相对较高的补贴标准和生育补贴对象扩展到一孩的补贴范围，也不乏范本价值。

　　鉴于深圳几乎是“全国最年轻的城市”，根据第七次全国人口普查数据测算，深圳5.36%的老年人口比例尚未达到老龄化社会10%的标准线，以育儿补贴鼓励生育更像是政策靠前发力。也因如此，此举更容易起到示范作用，毕竟，很多地方比深圳更需要有效释放生育潜能、减缓人口老龄化进程、延长人口红利窗口期。

　　一直以来，社会对发育儿补贴有些争论。有人会拿“低生育率趋势不可逆”去否定育儿补贴的存在价值。其实，应该看到，很多家庭对于生育二孩三孩的犹豫观望，都有生活压力因素考量其中，这在大城市尤其明显。发放育儿补贴，就算无法覆盖全部的生育养育成本，也能缓解许多家庭尤其大城市家庭的压力。而个中传递的“鼓励生育”导向，也会在营造向好预期中带来积极反馈。

　　值得注意的是，发放育儿补贴是构建生育友好型环境系统工程中的一步，而非全部。自2021年5月31日中央提出实施全面三孩政策以来，全国多地推出了延长产假生育假、给予家庭买房补贴之类的办法鼓励生育。去年8月，国家卫健委等十七部门更是出台了二十条措施，将婚嫁、生育、养育、教育一体考虑，从产假、医疗、教育、住房、财政、税收、保险等方面多向发力，旨在加快建立积极生育支持政策体系。而给予育儿补贴，正与国家层面将“3岁以下婴幼儿照护费用”纳入减税之列的动作同向而行。

　　说到底，生育是一个家庭的选择问题，也是一个社会的民生问题。发育儿补贴，就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中，以减轻育儿经济压力的方式提升人们的生育意愿。

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）