雙隨機演算法人工干預

❶ 標題你認為人工干預控制是什麼一般用於哪些情況

電子器件出現軟故障時採取加熱、冷卻、振動等方法使故障盡快暴露出來。用於引產、促進產程、了解羊水的性狀。干預指參與本未參與的事情，達到干擾別人的效果。根據查詢相關資料顯示：人工干預控制是電子器件出現軟故障時採取加熱、冷卻、振動等方法使故障盡快暴露出來，主要用於引產、促進產程、了解羊水的性狀。還可以通過對拓撲進行人工干預以控制拓撲任務的執行。

❷ 需要人工干預培訓基本模型的機器學習稱為

監督學習。根據查詢可知，在人工智慧專業中，需要人工干預培訓基本模型的機器學習稱為監督學習，而人工干預的原因是為了保證人工智慧的機器學習准確與可以隨時獲得學習的數據。

❸ 遙感圖像計算機分類不需要人工干預嗎

遙感圖像計算機分類是不需要人工干預。遙感圖像計算機分類是根據事先指定的某一準則，讓計算機自動進行判別歸類，無需人為干預，分類後需確定地面類別。

❹ 最懂你的「演算法」，如何不淪為「算計」

來源 摘編自《平台治理2.0：共同富裕時代數字經濟治理轉型》，電子工業出版社，2022年4月出版。

文 於鳳霞 國家信息中心信息化和產業發展部處長

隨著互聯網、大數據、演算法與人工智慧等的發展日新月異，平台經濟的崛起使得追求物美價廉、方便快捷的消費者與世界各地的商品和服務之間的距離只是點擊幾下滑鼠而已。網路世界、新興技術正在使我們更加便利、舒適，我們每天都在享受平台經濟繁榮發展帶來的福利。大數據和演算法等技術功不可沒。

克里斯托弗·斯坦納在其著作《演算法帝國》里對演算法推崇備至，認為構建演算法模仿、超越並最終取代人類，是21世紀最重要的能力，未來屬於演算法及其創造者。 科技 哲學家凱文·凱利在其著作《失控》中提到：「人們在將自然邏輯輸入機器的同時，也把技術邏輯帶到了生命之中……機器人、經濟體、計算機程序等人造物也越來越具有生命屬性。」

隨著平台經濟在人類經濟 社會 各領域的快速滲透，我們的生活已經悄悄地被演算法和數據控制，演算法與數據接管了整個 社會 。演算法為人類行為賦能，但受所輸入數據的質量及演算法模型本身的限制，內在地嵌入了人類正面或負面的價值觀，並能動地製造著各種風險。

阿里爾·扎拉奇在其《演算法的陷阱：超級平台、演算法壟斷與場景欺騙》一書中寫道，精妙的演算法與數據運算改變了市場競爭的本質，復雜多變的市場現實已在悄無聲息中將權力移交到少數人的手中，因此，必須由監管機構及時採取可行的方法和政策，有效化解演算法帶來的各種風險，促使創新能夠真正為 社會 帶來正面意義。

經過長期的數據沉澱和演算法優化，你的手機、你的常用App在某些方面確實會比你的家人、好友甚至你本人更了解你。這就意味著，當我們在利用演算法的時候，也不自覺地成了被演算法計算的對象。

「大數據殺熟」意指同樣的產品或者服務，老客戶看到的價格反倒比新客戶所看到的更高。而且還存在同一用戶信息在不同網路平台之間被共享的問題，許多用戶都遇到過這樣的情形：在一個網站瀏覽或搜索的內容很快會被另一個網站進行推薦或成為其廣告客戶。

在傳統銷售模式下，通常是老客戶能夠享受到更多的優惠，這些優惠往往通過會員卡、積分制等不同形式來實現，也廣為大眾所接受。

然而，通過網路平台開展的許多銷售活動，卻出現了相反的情況：隨著用戶在某個平台上消費次數的增加、消費金額的不斷提高，其最開始能夠享受到的各種優惠卻會逐漸消失，甚至變成老用戶可能要付出更高的價錢獲得服務，而新用戶則能夠享受到各類優惠。

這種問題在美國早就引起過熱議，2000年亞馬遜曾對68款碟片進行類似的定價機制。新顧客購買價格為22.74美元，老顧客卻需要26.24美元。在引起消費者廣泛質疑後，亞馬遜CEO貝佐斯回應這只是隨機價格的一種測試，並向高價客戶退還差價，這次風波才得以平息。2012年《華爾街日報》又爆料一家名為Staples的文具店的「差別定價」事件。

從某種意義上說，「大數據殺熟」屬於大數據營銷，部分平台在有了大數據這個強大的用戶畫像工具後，實現了千人千面的定價機制。利用大數據技術對用戶資料進行細分，根據用戶習慣建立用戶畫像，然後通過畫像給用戶推薦相應的產品與服務，並且進行差異化定價。

根據《中華人民共和國價格法》第十四條規定，經營者提供相同商品或者服務，不得對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視。由於該法未針對「同等交易條件」進行詳細解釋，嚴格說來，網路平台依據大數據分析所做的「差別定價」並不能完全和「價格歧視」畫等號。

人們之所以會對「大數據殺熟」產生懷疑甚至憤怒，根本上是因為平台定價機制和供需匹配規則不透明。

基於用戶注冊及個人信息、地理位置、消費記錄、搜索習慣等行為數據，平台能夠針對不同的用戶形成獨特的用戶畫像。這一畫像有助於平台為用戶提供精準的個性化服務，但也埋下了「大數據殺熟」的潛在風險。

針對新老用戶或不同消費習慣的用戶，一些平台提供的同一產品或服務，存在較為嚴重的價格歧視現象，引發廣泛爭議。平台定價機制和供需匹配規則的不透明，還使得消費者在權益遭到損害時陷入舉證難、維權難的境地。

演算法引發的第二個問題可以被稱為「信息繭房」和「回聲室效應」。

「信息繭房」可能帶來的後果是，長期被禁錮在其中的個人，其思維甚至是生活可能呈現出一種定式化、程序化的狀態，失去了解不同事物的能力和接觸機會；另外，還可能加劇人與人的差異性、分化，甚至很有可能帶來一大批 社會 極端分子，從而帶來安全威脅，影響 社會 的穩定。

經濟學家安東尼·唐恩斯認為，人們容易從觀點相似的人那裡獲取信息，從而減少信息成本。網路虛擬社群一方面使愛好相似的人們聚集到一起，但高度同質化的聚集也減少了他們接受多元化聲音的可能，從而形成封閉的「回聲室」。

演算法給用戶推薦的信息內容，如新聞標題、內容、圖片、評論等，都會影響用戶的情緒，甚至改變用戶的思想和觀點。在這些場景中，演算法本身只是從優化業務的角度出發進行推薦和內容分發，這些演算法的長期高頻率使用，在客觀上深刻地影響著用戶的思想和行為，甚至影響整個 社會 的價值傳播。

因此，演算法作為一種技術工具，或許是中立的無所謂正向或負向價值觀，但如果演算法技術與商業利益密切聯系，或者被應用於與人和 社會 相關的場景時，必然會引發一系列 社會 問題，不容迴避。

演算法引發的第三個主要問題是流量造假和流量劫持。

一些平台或商家通過人為或機器操作手段提高關鍵詞搜索量、平台用戶數、廣告點擊量、視頻播放量、產品購買量、服務評論數等，還有部分平台通過強制跳轉、妨礙破壞等技術手段，或者使用定向引流、廣告混淆等非技術手段劫持本應屬於競爭對手的流量，誘導用戶使用己方的產品或服務。

在直播電商領域中，2020年新華社曾報道，山東臨沂電商從業者孫玲玲，在某電商平台經營一家銷售糖果類產品的店鋪，一個月內，孫玲玲找了多位帶貨主播，這些主播粉絲數量都超過百萬，但幾乎每場帶貨都以賠錢收場，流量造假問題也相當突出。

當前關於規范惡意流量競爭的制度尚不健全。一是法律規定較為模糊，尤其是對於流量不正當競爭行為的構成要件與法律責任缺乏明確界定；二是平台企業流量競爭手段越來越隱蔽和復雜，導致不正當競爭行為的舉證、認定及對損害和賠償額度的確定都存在較大難度。

隨著網路技術的進步與平台經濟的發展，如何規制流量惡意競爭等新型不正當競爭行為、營造公平競爭的市場環境，成為亟須深入研究的重要課題。

此外，還有操縱榜單和控制熱搜等問題。「熱搜」原本反映的是當前輿論最關切的熱點問題，但在實踐中我們發現，其後台演算法有可能被濫用，出現操縱榜單、控制熱搜、人為製造輿論熱點等問題，嚴重影響著民眾對熱搜的信任。

卓別林的電影《摩登時代》對機器操控產業工人的諷刺，以及馬克思著作《1844年經濟學哲學手稿》對機器工業化時代人類「異化」的警示，無不提醒我們，就像機器流水線有可能凌駕於勞動工人之上一樣，當今無處不在的演算法若應用不當，也有可能成為一種凌駕於人之上的力量，為人和 社會 的發展帶來新的風險。

為此，有效加強演算法監管，積極應對新技術發展帶來的挑戰，讓人類更好地享受新技術發展的福利，是順應平台經濟發展趨勢的必然要求。

針對演算法應用這一全新的治理課題，我國正在不斷加強相關領域的制度建設和規范。如早在2018年，我國資管新規《關於規範金融機構資產管理業務的指導意見》就提出要避免智能演算法的順周期性風險，要求金融機構，應當根據不同產品投資策略，研發對應的人工智慧演算法或者程序化交易，避免演算法同質化加劇投資行為的順周期性，並針對由此可能引發的市場波動風險制訂應對預案。

此外，新規提出，因演算法同質化、編程設計錯誤、對數據利用深度不夠等人工智慧演算法模型缺陷或者系統異常，導致「羊群效應」、影響金融市場穩定運行的，金融機構應當及時採取人工干預措施，強制調整或者終止人工智慧業務。

2020年12月中共中央印發的《法治 社會 建設實施綱要（2020-2025年）》提出，制定完善對網路直播、自媒體、知識社區問答等新媒體業態和演算法推薦、深度偽造等新技術應用的規范管理辦法；加強對大數據、雲計算和人工智慧等新技術研發應用的規范引導。

尤其是2021年出台的系列制度，從反壟斷等不正當競爭、保護消費者權益、保護個人信息安全等不同角度和側重點，對演算法應用引發的「大數據殺熟」行為提出了規范要求。

2021年2月，《關於平台經濟領域的反壟斷指南》規定，基於大數據和演算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件；對新老交易相對人實行差異性交易價格或者其他交易條件；實行差異性標准、規則、演算法；實行差異性付款條件和交易方式等，都可能被認定為「大數據殺熟」等不正當競爭行為而面臨更嚴格的監管。

2021年8月，國家市場監督管理總局公布的《禁止網路不正當競爭行為規定（公開徵求意見稿）》第二十一條指出，經營者不得利用數據、演算法等技術手段，通過收集、分析交易相對方的交易信息、瀏覽內容及次數、交易時使用的終端設備的品牌及價值等方式，對交易條件相同的交易相對方不合理地提供不同的交易信息，侵害交易相對方的知情權、選擇權、公平交易權等，擾亂市場公平交易秩序。

從監管的角度來看，反不正當競爭法對「大數據殺熟」行為的規制的最大特點在於，企業並不需要具備市場支配地位，無論平台企業的市場地位如何，經營者利用技術手段，實施「二選一」行為，或者利用數據、演算法等技術手段，侵害交易相對方的知情權、選擇權、公平交易權等，擾亂市場公平交易秩序，實施「大數據殺熟」的行為，均會受到反不正當競爭法的限制。

2021年11月1日開始正式實施的個人信息保護法，第一次在法律文本中定義了「自動化決策」一詞的含義，即「通過計算機程序自動分析、評估個人的行為習慣、興趣愛好或者經濟、 健康 、信用狀況等，並進行決策的活動」。對利用個人信息進行自動化決策做了針對性的規范，要求個人信息處理者保證自動化決策的透明度和結果的公平、公正，不得通過自動化決策對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇，並在事前進行個人信息保護影響評估。個人認為自動化決策對其權益造成重大影響的，有權拒絕個人信息處理者僅通過自動化決策的方式做出決定。

可以說，這里的規定，更加強調對用戶人格權益的保護，旨在保護個人信息安全。

演算法規制的第二個重點是，演算法在互聯網信息服務領域的應用。

2021年8月，國家互聯網信息辦公室就《互聯網信息服務演算法推薦管理規定（徵求意見稿）》向 社會 公開徵求意見。徵求意見稿中明確，所謂的演算法推薦技術，是指應用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息內容。

這意味著，各類信息流平台、用戶生成內容（UGC）平台都在被監管范圍內。甚至在朋友圈內常見的信息流廣告，亦是推薦演算法的結果，也應該遵守相關規定。

徵求意見稿第一次區分了生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類五類向用戶提供信息內容的演算法技術，並就演算法推薦服務提供者的責任和義務、演算法推薦服務公告和演算法備案等制度、演算法推薦未成年人模式做出了詳細規定。

在網路信息內容生態方面，徵求意見稿提出，演算法推薦服務提供者應當堅持主流價值導向，優化演算法推薦服務機制，積極傳播正能量，促進演算法應用向上向善。

強調要「建立完善人工干預和用戶自主選擇機制」，也就是說，不能依賴演算法進行內容推薦，要增加人工識別及篩選的過程，在首頁首屏、熱搜、精選、榜單類、彈窗等重點環節積極呈現符合主流價值導向的信息內容。

這意味著，在壓實互聯網信息服務平台主體責任方面，除了要求對謠言及其他不法信息進行治理，演算法決策的合規化也是一個重要抓手。

在平台演算法推薦服務過程中，依據何種演算法和邏輯使用數據，將成為平台演算法規制的重要內容。徵求意見稿對演算法推薦服務提供者在演算法規則及公示方面都提出了要求。

2021年9月，國家互聯網信息辦公室印發《關於加強互聯網信息服務演算法綜合治理的指導意見》，提出要用三年左右時間，逐步建立治理機制健全、監管體系完善、演算法生態規范的演算法安全綜合治理格局。

在健全演算法安全治理機制方面，《意見》提出要致力於打造形成政府監管、企業履責、行業自律、 社會 監督的演算法安全多元共治局面。尤其是要強化平台企業主體責任，明確提出，企業應強化責任意識，對演算法應用產生的結果負主體責任，並建立演算法安全責任制度和 科技 倫理審查制度。

在促進演算法生態規范發展方面，《意見》則提出要推動演算法公開透明，督促企業及時、合理、有效地公開演算法基本原理、優化目標、決策標准等信息，做好演算法結果解釋，暢通投訴通道。

《平台治理2.0》，於鳳霞 著

電子工業出版社，2022年4月出版

近年來數字經濟增加值在我國GDP中的佔比不斷提升，但相對經濟總量而言還是偏低；新業態新模式發展過程中也出現了新的問題和挑戰。因此，在推動和規范數字經濟發展的同時，需要重構治理體系，進一步突出競爭政策基礎地位，並構建起全方位、多層次、立體化的治理體系。本書圍繞平台治理，分析我國在數字治理、反壟斷等方面的 探索 ，平台經濟在發展過程中的挑戰和可能的應對之策。

❺ 人工干預生物變異是利大於弊還是弊大於利請你的學習小組和另一個學習小組開。

是利大於弊。
因為人要控制不利變異的進程。

❻ 艾耕科技CEO韋嘯：可信AI助力內容創作實現智能化

作者 | 維克多

編輯 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智慧大會的可信AI論壇上，艾耕 科技 CEO韋嘯進行了題為 《可信AI助力內容創作實現智能化》 的報告。他在報告中指出了AI內容生產在「可信」方面遇到的挑戰，並給出了三條提高AI內容生產可信性的技術建議：

1.知識圖譜沉澱行業專家經驗提升可控性；

2.專家系統與局部模型提升可解釋性和可調性；

3.強調人+機器協同的工作模式。

此外，在報告結束，AI 科技 評論和韋嘯進行了一場關於「AI發展路徑」的交流，他認為當前人工智慧想要取得突破性進展，必須等待其他領域，例如生物學領域，有突破性的發現。

今天的演講題目是《可信AI助力內容創作實現智能化》，分享一下AI在內容生產方面遇到的可信挑戰。回顧互聯網的前世今生，從門戶網站到搜索引擎、到社交網路、再到超級APP，互聯網發揮的核心作用是：分發內容。而內容生產屬於互聯網的上游，每年製作物聯網流通的內容成本超過千億。

人工智慧（AI）作為技術發展的橋頭堡，未來十年的技術熱點，其一定會在行業里發揮巨大的作用。

目前，AI已經能夠生產各種各樣的內容，例如強大的GPT-3模型，其內容生成能力一度讓人類驚呼。但實際上，GPT-3生成的大量內容都是胡說八道的，沒有辦法直接使用。這對應的是AI穩定性問題，即生成演算法不可控。

可解釋性，可調性，是AI生產內容過程中碰到的另一個問題。舉個例子，當我們用AI進行視頻生產時，無論是半自動還是全自動的方式，採用同一模板生成的視頻，在社交平台上獲得的點贊數和流量卻不一樣。至於為什麼？用戶希望能夠有一個解釋，即是演算法出了問題還是其他方面的問題？這就是內容生產遇到的AI可解釋性挑戰。

其實，內容生產和內容生成不同，今天AI技術大多僅支持內容生成，內容生產意味著要為產業賦能。內容生成里的專家主要有主編、編輯和運營。而內容生產需要將AI技術有機整合成一個專家系統，包含上述一系列的角色，對於不同角色進行不同程度的賦能，從而提高內容生產的能力。這也是我們一直打造的品牌「AIZAO, AI造」。

它的邏輯是先依靠電商或者品牌的營銷專家，然後基於他們對行業的理解，用知識圖譜支撐智能素材庫，生產出合適的圖、文內容，最後加上運營數據的迴流，就可以構成生產力的大幅度提升。

為了讓這一AI系統生成的內容更為可信，我們做了如下的嘗試：1.知識圖譜承載專家經驗提升可控性；2.專家系統與局部模型提升可解釋性和可調性；3.強調人+機器協同的工作模式。AI一定會犯錯，人機協同是提高AI可信性的舉措之一。

總結一下，如果想搭建一個更為可信的內容生產平台，需要遵守三條原則，第一，堅守向善價值觀，不做惡；第二，建立評估體系，保證系統生產的內容可信；第三，明確演算法系統的責任。我們可以感受到，互聯網充滿了不可信的內容，已經對 社會 產生極大負面的價值，我們希望演算法設計出之後，其所承擔的責任能有清晰的界定和邊界。

AI 科技 評論：請問您如何看待可信AI？

韋嘯：可信AI 包括幾個方面：穩定性、可解釋性、可調性、公平性等等。這意味著可信AI不是一個概念，更多的衡量如何把一個技術更好的賦能各個場景。

關於構建可信AI需要四方面的發力：

1.技術和學術上的突破。機器學習模型中的黑盒性是AI可信問題的源頭之一，很多AI技術如自動駕駛，AI醫療影像的應用，背後其實有可解釋性，可控制性的缺陷，邢波老師的Petuum，就考慮了如何提升黑盒模型的debuggability。楊強老師主推的聯邦學習，又在一定程度上能解決數據隱私問題，所以技術的發展，肯定能夠帶來更多可信的解決方案。

2.政策、法律衡量責任。一個演算法存在開發者和使用者，但演算法出錯，如何衡量雙方的責任，是需要政策制定者考慮的事情。

3.遵守商業道德准則。演算法即技術，技術中立，向善的人使用，會產生好的結果，心懷不軌的人使用，會產生惡果。

4.明確可信的目標。所有的演算法都針對一個目標進行優化，我們在設立這個目標的時候，能否將可信作為一個目標衡量？

AI 科技 評論：相比深度學習，傳統AI模型的可解釋性比較好，您如何看待兩者的關系？

韋嘯：我舉個例子，美國人工特別昂貴，很多車主自己動手修車。衡量一個修車匠是否能「打」的一個標準是：修車工具箱里工具種類是否豐富。這個工具箱可能有一些17世紀就有的改錐，也可能有新開發的智能電鑽。其實，老改錐還是新電鑽都存在於工具箱里，使用哪種鋸子修車取決於具體的場景。

類比到AI內容生產領域，GPT-3這一模型確定能夠提高基底模型表現，在從語料庫提取特徵方面，非常高效。但是，有些場景要求生成的內容絲毫不能出錯，例如寶馬X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，顯然就不符合要求。因此，這時候如果採用經典的PCFG，效果反而會更好。

因此，深度學習也好，傳統模型也好，它們都在工具箱里，如何使用，關鍵要看具體的場景。所以，我們創業者也要摒棄一個觀點：新工具不一定比傳統工具產生更大的商業價值，畢竟一些比較老的模型研發成本比較低，新模型（深度學習）研發成本比較高。

AI 科技 評論：AI內容生成領域，遇到哪些可信方面的挑戰？

韋嘯：正如我演講中提到的，第一是穩定性，我們在用工具創造標題的時候，有些生成的內容質量高，有些卻不通順；第二是可解釋性，同一組演算法生成的視頻，卻獲得了不同的流量反饋，人工干預也無法總結優化的路徑；第三是AI系統一定會犯錯，不管什麼模型，只要場景足夠復雜系統就一定會犯錯。這時候需要人機配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 評論：在實際操作過程中，AI還無法取代人類？

韋嘯：在某些特定領域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在發生，例如超市售貨，很多時候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動，即便如此，無人超市也沒有普及，這就側面說明了售貨員還有他存在的價值。但也不得不承認，超市管理中，現在所用到的人力成本比原來要少很多。

AI內容生產也是如此，某些情況下，AI剪輯視頻的質量和操作精度已經超過人類了，但是仍然需要人類進行審核、把關。

AI 科技 評論：目前人工智慧的發展，呈現出「大」的特點，例如大數據集、大模型，您如何看待？

韋嘯：技術發展的路徑非常復雜，存在很多不同的道路，大模型只是一條 探索 路徑，但肯定不是唯一的路徑。之前在和學者進行交流的時候，他們表達的一個觀點是：其實人工智慧領域也在期待其他學科，例如腦科學的突破，例如直到今天，我們清楚的知道人腦對於一些觀察和決策的工作機理，例如顏色是如何被探測和判斷的，但是高級的認知例如紅色這個概念，大腦如何存儲和計算，卻沒有很好解釋。而這些解釋上的突破，很有可能為演算法的設計提供全新的思路，在大模型之外，為AI的應用打開新的場景。

由於微信公眾號試行亂序推送，您可能不再能准時收到AI 科技 評論的推送。為了第一時間收到AI 科技 評論的報道， 請將「AI 科技 評論」設為星標賬號在看」。

❼ 人工干預生物變異的方法有哪三種

化學法，物理法，生物法。
化學法，物理法是用一些化學物理手段改變生物的遺傳物質，也就是人工誘變.人工誘變效率低，且大部分都是有害突變；但部分誘變能獲得高性能的新物種。
生物法是通過雜交或轉基因手段來改變生物電遺傳物質.這個一般是定向的，有理論作指導的，所以效率相對前兩者要高很多，但雜交很耗時，而轉基因涉及到倫理。

❽ 以重點監管為補充以什麼為基礎的新型監管機制

在市場監管領域,進一步完善以「雙隨機、一公開」監管為基本手段、以重點監管為補充、以信用監管為基礎的新型監管機制。

健全失信懲戒機制。落實企業年報「多報合一」政策，進一步優化工作機制，大力推行信用承諾制度，健全完善信用修復、強制退出等制度機制。依法依規運用各領域嚴重失信名單等信用管理手段，提高協同監管水平，加強失信懲戒。

在推進注冊登記制度改革取得新突破方面，《通知》明確，對住所作為通信地址和司法文書(含行政執法文書)送達地登記，實行自主申報承諾制。探索「企業承諾+事中事後監管」，減少「近似名稱」人工干預。加強知名企業名稱字型大小保護，建立名稱爭議處理機制。

推進實施智慧監管。在市場監管領域，進一步完善以「雙隨機、一公開」監管為基本手段、以重點監管為補充、以信用監管為基礎的新型監管機制。健全完善缺陷產品召回制度，督促企業履行缺陷召回法定義務，消除產品安全隱患。

推進雙隨機抽查與信用風險分類監管相結合，充分運用大數據等技術，針對不同風險等級、信用水平的檢查對象採取差異化分類監管措施，逐步做到對企業信用風險狀況以及主要風險點精準識別和預測預警。

❾ 我們該如何對計算機進行人工干預,看到它具體的執行過程呢

電子計算機是一種不需要人工直接干預，能夠快速對各種數字信息進行算術和邏輯運算的電子設備，它的出現和發展是20世紀最重要的科學技術成就之一。計算機已滲透到國民經濟和社會的各個領域，極大地改變著人們的生活方式和工作方式，並成為推動社會發展的巨大生產力。以微處理器為核心，配上大容量的半導體存儲器及功能強大的可編程介面晶元，連上外設(包括鍵盤、顯示器、列印機和軟碟機、光碟機等外部存儲器)及電源所組成的計算機，稱為微型計算機簡稱微型機或微機，有時又稱為PC(Personal Computer)或MC(Micro computer)。微機加上系統軟體，就構成了整個微型計算機系統(MSC，簡稱微機系統)。微型計算機的問世和發展把計算機技術推向了社會，目前計算機已廣泛應用到國民經濟和國防建設的各個領域，並且在人們的日常生活中也發揮著不可缺少的作用。
執行程序過程中是允許人工干預,比如說通過鍵盤向計算機發出詢問，那麼計算機可以再屏幕中給出提示或回答。畢竟計算的指令時一條一條順序執行的。

❿ 2022年3月1日實施的網路新規

《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》
國家網信辦等四部門聯合發布的《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》，3月1日起正式施行
《規定》明確，應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。各類提供演算法推薦服務的互聯網公司幾乎都在監管范圍內，如各類短視頻平台、電商平台、社交平台及餐飲外賣平台等。
法律依據
《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》
第三條 國家網信部門負責統籌協調全國演算法推薦服務治理和相關監督管理工作。國務院電信、公安、市場監管等有關部門依據各自職責負責演算法推薦服務監督管理工作。
地方網信部門負責統籌協調本行政區域內的演算法推薦服務治理和相關監督管理工作。地方電信、公安、市場監管等有關部門依據各自職責負責本行政區域內的演算法推薦服務監督管理工作。
第四條 提供演算法推薦服務，應當遵守法律法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，遵循公正公平、公開透明、科學合理和誠實信用的原則。
第六條 演算法推薦服務提供者應當堅持主流價值導向，優化演算法推薦服務機制，積極傳播正能量，促進演算法應用向上向善。
演算法推薦服務提供者不得利用演算法推薦服務從事危害國家安全和社會公共利益、擾亂經濟秩序和社會秩序、侵犯他人合法權益等法律、行政法規禁止的活動，不得利用演算法推薦服務傳播法律、行政法規禁止的信息，應當採取措施防範和抵制傳播不良信息。
第七條 演算法推薦服務提供者應當落實演算法安全主體責任，建立健全演算法機制機理審核、科技倫理審查、用戶注冊、信息發布審核、數據安全和個人信息保護、反電信網路詐騙、安全評估監測、安全事件應急處置等管理制度和技術措施，制定並公開演算法推薦服務相關規則，配備與演算法推薦服務規模相適應的專業人員和技術支撐。
第八條 演算法推薦服務提供者應當定期審核、評估、驗證演算法機制機理、模型、數據和應用結果等，不得設置誘導用戶沉迷、過度消費等違反法律法規或者違背倫理道德的演算法模型。
第九條 演算法推薦服務提供者應當加強信息安全管理，建立健全用於識別違法和不良信息的特徵庫，完善入庫標准、規則和程序。發現未作顯著標識的演算法生成合成信息的，應當作出顯著標識後，方可繼續傳輸。
發現違法信息的，應當立即停止傳輸，採取消除等處置措施，防止信息擴散，保存有關記錄，並向網信部門和有關部門報告。發現不良信息的，應當按照網路信息內容生態治理有關規定予以處置。
第十條 演算法推薦服務提供者應當加強用戶模型和用戶標簽管理，完善記入用戶模型的興趣點規則和用戶標簽管理規則，不得將違法和不良信息關鍵詞記入用戶興趣點或者作為用戶標簽並據以推送信息。
第十一條 演算法推薦服務提供者應當加強演算法推薦服務版面頁面生態管理，建立完善人工干預和用戶自主選擇機制，在首頁首屏、熱搜、精選、榜單類、彈窗等重點環節積極呈現符合主流價值導向的信息。
第十二條 鼓勵演算法推薦服務提供者綜合運用內容去重、打散干預等策略，並優化檢索、排序、選擇、推送、展示等規則的透明度和可解釋性，避免對用戶產生不良影響，預防和減少爭議糾紛。
第十三條 演算法推薦服務提供者提供互聯網新聞信息服務的，應當依法取得互聯網新聞信息服務許可，規范開展互聯網新聞信息采編發布服務、轉載服務和傳播平台服務，不得生成合成虛假新聞信息，不得傳播非國家規定范圍內的單位發布的新聞信息。
第十四條 演算法推薦服務提供者不得利用演算法虛假注冊賬號、非法交易賬號、操縱用戶賬號或者虛假點贊、評論、轉發，不得利用演算法屏蔽信息、過度推薦、操縱榜單或者檢索結果排序、控制熱搜或者精選等干預信息呈現，實施影響網路輿論或者規避監督管理行為。
第十五條 演算法推薦服務提供者不得利用演算法對其他互聯網信息服務提供者進行不合理限制，或者妨礙、破壞其合法提供的互聯網信息服務正常運行，實施壟斷和不正當競爭行為。