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美股回落纳指跌1.59%，亚马逊跌超8%******

　　中新经纬2月4日电 美东时间周五，美三大股指低开后冲高回落，截至收盘集体飘绿，纳指盘中一度跌近2%。

　　截至收盘，道指跌0.38%报33926.01点，本周累跌0.15%；纳指跌1.59%报12006.96点，本周累涨3.31%；标普500指数跌1.04%报4136.48点，本周累涨1.62%。

　　盘前，美国劳工部发布的数据显示，1月非农就业人数增加51.7万人，为2022年7月以来最大增幅，预估为增加19万人，前值为增加22.3万人。据媒体报道，由于就业数据非常强劲，市场可能预期，这会降低美联储停止加息的速度。

　　盘面上，美股大型科技股多数下跌，苹果涨2.44%，亚马逊跌8.43%，奈飞跌0.27%，谷歌跌2.75%，脸书跌1.19%，微软跌2.36%。

　　消息面上，苹果、亚马逊、谷歌等科技巨头业绩表现不佳。亚马逊发布的财报显示，2022年，亚马逊净亏损达27亿美元，创该公司历史最差，上年净利润为333.64亿美元；净销售额约5140亿美元，同比增长9%。

　　美股银行股多数上涨，摩根大通涨1.51%，高盛涨0.1%，花旗跌1.53%，摩根士丹利涨0.18%，美国银行涨0.83%，富国银行涨0.72%。

　　美股航空股全线走低，波音跌1.59%，美国航空跌0.23%，达美航空跌0.85%，西南航空跌1.29%，美联航跌2.27%。

　　热门中概股普遍下跌，雾芯科技跌12.25%，亿航智能跌11.05%，斗鱼跌9.28%，虎牙直播跌8.13%，万国数据跌6.93%，知乎跌6.17%，BOSS直聘跌6.17%，亚朵跌6.01%，百度跌5.44%，微博跌5.39%，腾讯音乐跌5.29%，哔哩哔哩跌5.18%；涨幅方面，趣店涨6.15%。

　　中概新能源汽车股集体下跌，蔚来汽车跌6.44%，小鹏汽车跌4.98%，理想汽车跌5.96%。

　　欧股方面，英国伦敦股市《金融时报》100种股票平均价格指数3日报收于7901.80点，比前一交易日上涨81.64点，涨幅为1.04%；法国巴黎股市CAC40指数报收于7233.94点，比前一交易日上涨67.67点，涨幅为0.94%；德国法兰克福股市DAX指数报收于15476.43点，比前一交易日下跌32.76点，跌幅为0.21%。

　　纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的4月黄金期价3日比前一交易日下跌54.2美元，收于每盎司1876.6美元，跌幅为2.81%。

　　纽约油价3日显著下跌，3月交货的纽约轻质原油期货价格下跌2.49美元，收于每桶73.39美元。

　　美元指数3日大幅上涨，截至纽约汇市尾盘，衡量美元对六种主要货币的美元指数上涨1.16%至102.9340。(中新经纬APP)

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

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）