全国首例非法投放外来物种民事公益诉讼案一审宣判******

　　中新网2月3日电 据江苏省高级人民法院官方微信消息，2023年2月3日，南京环境资源法庭在常州市金坛区人民法院公开开庭审理南京市人民检察院提起的全国首例非法投放外来物种民事公益诉讼案并当庭宣判。

　　南京环境资源法庭经审理查明，2020年12月，被告徐某在未向主管部门报告的情况下，从被告刘某处购买黑鱼、鲶鱼用于放生。2020年12月15日上午，徐某在钱资湖准备放生，遇有工作人员阻止，现场同时也有群众阻止并报警，徐某等人遂前往长荡湖温洛港桥附近，放生由刘某运至现场的鲶鱼25000斤，后大量鲶鱼死亡。12月20日，常州市金坛区、溧阳市长荡湖渔政监督大队开始组织人员打捞，截止2021年2月9日，共计打捞10天，累计打捞出死亡鲶鱼20208斤。

　　经中国水产科学研究院淡水渔业研究中心鉴定，投放的鲶鱼为革胡子鲶，系外来物种。华南师范大学专家意见认为，案涉放生行为对长荡湖渔业资源造成的直接损害补偿(赔偿)费不少于7427.6元至44565.5元，对长荡湖生态环境造成损害至修复完成期间的服务功能损失5000元至6000元。另，专家评估费用为18000元。

　　庭审过程中，南京森林警察学院刘昌景博士作为专家辅助人出庭说明外来物种及外来物种入侵的概念、并对放生外来物种的危害、禁止肆意放生外来物种进行了充分阐述。

　　南京环境资源法庭认为，徐某、刘某在未向当地的渔业行政主管部门报告的情况下，自行向长荡湖投放大量外来物种的行为违反国家规定，导致了该水域环境要素和生物要素的不利改变，造成了生态损害，应当承担生态损害赔偿责任并在服务功能损失范围内适用惩罚性赔偿。法院依法判决被告徐某、刘某对其非法投放外来物种革胡子鲶所造成的生态资源损失30000元、服务功能损失5000元、专家评估费18000元共同承担连带赔偿责任；连带承担惩罚性赔偿5000元；并将上述赔偿款项在科学论证后拟定方案用于长荡湖生态环境修复和生态环境保护法治宣传。

　　外来物种入侵是威胁国家生物多样性、生态安全和公众健康的重大安全问题，已经上升至国家安全战略的高度。缺乏科学指导和法律监管的盲目放生会对本地的生态系统造成损害，并对生物安全带来巨大风险，应当承担相应的法律责任。

　　本案是因非法投放外来物种引发的民事公益诉讼案件。南京环境资源法庭严格执行《中华人民共和国生物安全法》，在全国范围内率先审理投放外来物种民事公益诉讼案，充分体现了落实生物多样性国家保护战略和维护国家生物安全的司法担当，并探索将惩罚性赔偿资金用于生物安全风险防范事项，向社会公众普及外来物种入侵危害，引导公众树立生物安全理念，自觉遵守生态环境保护法律法规，科学合法地开展放流活动。

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。