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台媒：台积电被美夺走，留下“八大伤害”******

　　台湾《中国时报》12月21日文章，原题：台积电“先进制程赴美”对台湾伤害多大？工程师曝八个恐怖影响半导体龙头台积电在美国亚利桑那州首府凤凰城设厂，台湾约有500名工程师赴美，引发全球关注，网络上更流传“台湾被掏空、美国公然抢劫”等言论。脸书粉专“工程师看政治”直言这波投产对于台湾伤害很大，并列出8点分析。

　　台积电日前宣布，团队将投资金额增加到400亿美元，除了将增加建造第二个更先进的工厂来制造3纳米制程芯片(预计2026年投产)，还会将现有的5纳米厂增加设置4纳米制程芯片，而这也会将台积电目前在亚利桑那州的芯片投资金额从120亿美元大幅增至约400亿美元，这不仅是亚利桑那州史上规模最大的外商直接投资案，也是美国史上规模最大的之一。

　　“工程师看政治”脸书粉丝专页20日以“台积电3、4纳米厂被带去美国的伤害有多大”为题发文，列出赴美对于台湾及台积电的八大影响：

　　一、直接流出的投资金额高达1.2兆台币。

　　二、人才被夺走，首批工程师赴美将有1000人，到2023年末人数预计翻倍。

　　三、这2000人的家庭与其后代总计3000到6000人，他们的消费以及未来的研发劳动力，很可能大多会留在美国。

　　四、相关供应链厂商外移，会造成大约5000个工作机会流失。不外移的，也会增加额外的营业成本。

　　五、台积电未必能如预期守住商业机密，因为身在敌营又领取对方补助，美国只要一纸禁令或停止付钱，台积电立刻就会大失血。

　　六、台积电将面临Intel当地的挖角竞争。

　　七、美国制造成本会高出50%以上，台积电的盈利必会受到影响，我们流失的对应税收将会贡献给美国。

　　八、高阶芯片厂被夺，硅盾减损，也连带降低台湾岛的防务地位与能力。

　　“工程师看政治”直指“未来损失的金额，远不止那1.2兆，失去的人才也不只是飞机载去的那些。美国巧夺台积电，无论说辞如何润饰，都是一个世代的、天文数字的资产掏空”。最大的灾难都是慢慢发生、慢慢侵蚀，“透过媒体包装/认知作战深入骨髓，人们无知无觉地被掠夺，资产一天一天消逝。今天的一切2013年就埋下种子，2016年开枝散叶，2020年守成，如今高歌收割果实”，“不管怎么看，在美国推手之下，台湾一天天被削弱，一步步往战火前进”。(作者林昀萱)

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）