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“传奇警犬”暮年犹勇：退休前站好最后一班岗******
中新网吉林10月13日电 (记者 石洪宇)几乎到了“职业生涯”的末期，但排爆犬Lucky(幸运)仍保持着良好的工作状态。奔跑、耐力、执行等方面远超其他同类，排查爆炸物仅耗时10多秒。服役以来，这只7岁的黑色拉布拉多犬陪伴杨云泽出警近700次，这对搭档一起面对过许多大场面。
在最近一次吉林省首届警犬技术比武竞赛中，“90后”带犬民警杨云泽引导Lucky在几十只警犬中脱颖而出，拿到冠军头衔。每每谈及那场比赛，杨云泽都用手抚摸Lucky的头，对方则用撒娇的声音回应。
Lucky在训练。 石洪宇 摄这对搭档在吉林市公安局刑事技术支队四大队工作，两人亲密无间的配合也让Lucky成为“传奇警犬”。吉林省很多警犬训导员将其视为训练样板。
“很多时候它让我很感动，一次侦破案件，它连续工作6个多小时，累得趴在我怀里睡着。”杨云泽说，双方相处多年，他早就视其为家人。
杨云泽是吉林市警队唯一的动物医学专业毕业生，8年前他来到警犬基地工作。工作的第二年，Lucky也来入职。双方第一次见面，Lucky便表现不凡——体力出众、聪明，且极为活泼。
第一步是培养亲密感情，双方在玩耍、朝夕相处中了解对方。当时的Lucky十分迷恋球类，甚至尝试咬着网球睡觉。但漫长、严苛的训练才是工作中的主题，先是听从命令，而后是行为规范……直至Lucky可以迅速找到床头、车辆、行李中隐藏的爆炸物。
“训练警犬也要遵循规律，不能急功近利。”杨云泽说，Lucky比较敏感，能迅速捕捉到他的情绪，如果过于急躁，会打消其积极性。
杨云泽起初认为对方更喜欢零食，训练成功后会给一些奖励。后来才发现，它更喜欢一起玩耍，每一次训练和出警后，双方都会用球玩上一阵。
寒来暑往，一人一犬在训练场留下汗水，在实战中检验效果。
一次紧急任务，这对搭档连续工作两天三夜，最终Lucky累倒，但配合民警找出了重要线索。收队后，杨云泽抱着它打了吊针。“当时别提多心疼它了，它用表情告诉我有多委屈。”
这对搭档的杰出工作成绩赢得了警队的信赖，2018年前后他们经常前往外地执行任务，在多个城市的大型会议现场、机场，经常可以看到这对搭档的身影。
熟稔动物习性的杨云泽明白，近7个年头的陪伴便是Lucky的大半生。虽然到了老年，但这只“传奇警犬”仍表现出卓越状态，每逢任务和训练，杨云泽来到它的房间，Lucky总会兴奋不已。(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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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