案款发还从3分钟缩短到20秒……北京高院发布第三届司法改革“微创新”案例******
光明网讯(记者孙满桃)制定全国首个《中小微企业快速重整工作办法(试行)》,挽救中小微企业40家,引入投资近50亿元,妥善安置职工1200余人;“一键立案”、二维码交纳执行案款、一键智能发还案款……这些与老百姓密切相关的微创新,汇聚在一起却带来了大变革。1月11日,北京市高级人民法院召开新闻发布会,向社会通报21个北京法院2022年度司法改革“微创新”案例。
据北京高院党组成员、副院长孙玲玲介绍,2022年北京法院持续深化司法改革,各项改革举措蹄疾步稳、积厚成势。“此次评选出的案例具有首都特色、体现基层智慧、破解改革难题,是北京法院司法改革创新工作的重要展示窗口。”孙玲玲说。
记者注意到,部分“微创新”案例还充分体现北京法院加强诉源治理和矛盾纠纷多元化解工作。北京高院构建12368“一号响应”诉源治理机制,深度融入北京市接诉即办改革,精准对接各类诉源治理主体在办理12345群众诉求和开展矛盾纠纷预防调处化解过程中提出的司法需求,北京全市法院通过12368热线主渠道响应诉源治理类司法需求2701个,满意度达100%;健全一站式多元解纷机制,将司法确认、小额诉讼、扩大独任制适用等改革任务融入“多元调解+速裁”,60%以上的一审民商事案件在诉讼前端得到解决。西城法院建立“1+15”街道联络员与法院专门团队对接机制,确认调解协议案件有效率达100%。
同时,强化服务保障和司法为民职能,满足人民群众对创新发展和利民便民的司法新需求。北京一中院构建“1+2+3”多元破产挽救体系,挽救中小微企业40家,引入投资近50亿元,妥善安置职工1200余人。北京四中院加强北京国际商事法庭建设,建立与国际接轨的多元解纷示范机制,北京国际商事法庭运行以来,为60多个国家和地区的3000余位中外当事人化解超过160亿元的商事纠纷。北京丰台法院探索建立“一窗通办”服务窗口,机制启用以来,累计接待群众10022人次,为群众办理三项以上事务851人次、两项以上事务3594人次,平均办理时长5分钟。通州法院将诉讼服务和速裁工作下沉人民法庭,为辖区群众提供家门口的一站式诉讼服务。加强对特殊群体的保护,创建涉未成年人民事社会调查观护工作模式被引入相关国家标准。朝阳法院加强对老年人群体的司法保护,打造审理涉老年人权益保障案件的专门法庭。
在推进智慧法院和互联网司法建设方面,北京法院不断回应网络数字时代人民群众的司法新需求。北京高院制定《北京法院电子卷宗同步生成操作规程》《北京法院电子诉讼档案管理规范(试行)》,统一电子卷宗生成标准和工作要求,全市法院电子上诉移转自然时长较纸质模式节省超过20%。互联网法院开发自动抓取录入案款发还信息功能,实现一键智能发还案款,每笔案款发还从三分钟缩短到20秒,案款收发全年平均时长仅3.11天。
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。