多元支付不是要取代现金******
姚 进
近日,一则“大额纸币会逐渐退出市场流通”的传言引起涟漪,甚至有观点认为此举是为了推广数字人民币。显而易见,这是一种误读。人民币现金是国家法定货币,数字人民币研发不是为了取代现金,而是为了助力数字经济发展,提升普惠金融发展水平,更好满足人民群众生产生活需要。在可预见的将来,现金仍将长期存在。
由于纸币在流通过程中会逐渐老化,变脏变旧,这种“脏污”类型的纸币,属于不宜流通人民币。为进一步提升流通中人民币质量,2022年8月,中国人民银行发布了新版《不宜流通人民币 纸币》(JR/T0153-2022)金融行业标准,对脏污指标评价标准进行了提升。目前对一些纸币的回收,是为了进一步提升流通中人民币整洁度,确保公众用上“放心钱”“干净钱”。
近年来,随着第三方支付手段的普及,购物、用餐、加油、买票等诸多场景的现金支付已逐渐被手机扫码取代。移动支付的飞速发展改变了传统的支付方式,也改变了大家的支付习惯。有人说,现在出门不带现金不要紧,忘带手机则“寸步难行”;有商家说,使用现金成本较高,需要花时间去清点和保管,而且有安全上的顾虑;甚至有观点认为,既然移动支付是大势所趋,那么整顿拒收现金就是多此一举。
这些观点看似有一定道理,实则不然。人民币是我国的法定货币,人民币现金是我国境内最基础的支付手段。现实中,部分商家或公共服务机构拒收现金的行为,不仅剥夺了消费者的支付选择权,也损害了人民币的法定货币尊严,更不利于形成公平竞争的市场环境。
现金在保障公众支付权利公平、在重大自然灾害等极端情况下稳定公众支付需求等方面具备不可替代的优势。尤其对老年人来说,拒收现金给老年人的生活带来诸多不便。早在2018年,监管部门就曾明确鼓励多元化支付方式发展,整治拒收现金行为。2020年12月,央行就规范人民币现金收付行为有关事项发布专项公告,重申任何单位和个人不得拒收现金,不得排斥和歧视现金支付。可见,不论是什么原因,都不能成为拒收现金的理由。
目前,我国已形成现金、银行卡、互联网支付、移动支付并存的多样化支付工具体系,同时数字人民币研发和试点工作正在稳妥推进中。不同的支付工具各有优势,能较好地满足不同市场主体的支付需求。鼓励多元化支付不等于对现金说“不”,而是应该将选择支付方式的权利交给消费者。既要肯定多元化支付的意义,加强对各类支付结算方式的推广,也要充分尊重公众支付结算习惯,包括使用现金支付的习惯。
需要强调的是,数字人民币作为百姓日常消费支付手段的补充,不是为了取代现金,二者将长期共存。对于一些人担心的数字人民币会侵犯个人隐私问题,应该看到,数字人民币作为央行发行的法定数字货币,会充分尊重隐私与个人信息保护,并在此基础上做好风险防范。在实物现钞依然发行的前提下,公众仍然可获得实物现钞所提供的完全匿名性,不会因数字人民币的发行而受影响。
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)