玻璃吹制：火焰里的艺术******

　　初冬时节，位于山西省运城市闻喜县的玻璃器皿加工基地里，一派热火朝天的生产景象。经过挑、滚、吹、定等工序，如糖浆般粘稠的玻璃原液在火焰里绽放出千姿百态。

　　成型后的玻璃，还要再经过切、磨、烘、检、洗等流程，一件晶莹剔透的玻璃杯才算制作完成。（王浩庆/文 兰立强/摄）

　　吹制的第一道工序是挑料。工人用挑料杆在玻璃液中轻轻一挑，一团橘黄色的玻璃液便附着在管口。

　　随后，吹制工人将玻璃液吹成灯泡状的小球，随后固定在滚轴上保持形态。这一步骤俗称吹“小泡”。图为初步吹制过后的玻璃“小泡”。

　　在料团成型的基础上再次取料，放入滚料碗中不断转动，滚成圆形，为下一步吹制做好准备。

　　待料团匀称后，吹制工人从挑料杆的另一头将气平缓吹入杆内，同时转动杆体。吹气时间和吹气量是保证产品尺寸的关键，吹气过大会使制品端部过薄，尺寸偏大；反之则端部过厚，尺寸偏小。

　　将吹制后的料团放入模具中，一边吹气一边调整角度。在不停吹气和转动下，使料泡不断胀大，逐渐贴合模具。这一步骤被称作吹“大泡”，对吹制工人的技艺要求较高，通常需要多年的吹制经验才可完成。

　　据工作人员介绍，玻璃在吹制过成中经受了强烈的温度和形状变化，这种变化在玻璃中留下了热应力。热应力会降低玻璃制品的强度和热稳定性。如果直接冷却，很可能在存放、运输和使用过程中破裂。

　　为避免这一问题，玻璃制品在成型后必须进行退火处理。在适当的温度范围内保温或缓慢降温一段时间，减少玻璃中的热应力。

　　玻璃吹制的整个生产流程都需在高温环境下实现。图为工人正使用加热枪烘烤瓶底。

　　等杯子冷却下来，针对杯口处的废料，需按订单尺寸将多余部分进行切割。通常工人会先用玻璃刀割出划痕，紧接着再用火烤，使其自然脱落，确保杯口平滑圆润。

　　图为工人在给玻璃杯进行“烘口”。

　　制作完成的玻璃杯还需进行清洗、检验。图为工人透过光线检查成品。

　　图为工人检查成品。

　　装箱前，工人正清洗玻璃杯。

　　近年来，当地的玻璃制品在市场中越来越走俏，还闯出了国门。

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。